tf.make_tensor_proto

Создаёт TensorProto.

Просмотреть псевдонимы

Псевдонимы совместимости для миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.make_tensor_proto

tf.make_tensor_proto(
    values, dtype=None, shape=None, verify_shape=False, allow_broadcast=False
)

В TensorFlow 2.0 представление тензоров в виде протобуферов больше не должно быть распространённой практикой. Тем не менее эта вспомогательная функция по-прежнему полезна для создания протобуферов запросов TF Serving:

request = tensorflow_serving.apis.predict_pb2.PredictRequest()
request.model_spec.name = "my_model"
request.model_spec.signature_name = "serving_default"
request.inputs["images"].CopyFrom(tf.make_tensor_proto(X_new))

make_tensor_proto принимает в качестве «values» скалярное значение Python, список Python, массив numpy ndarray или скалярное значение numpy.

Если «values» — это скалярное значение Python или список Python, функция make_tensor_proto сначала преобразует его в массив numpy ndarray. Если dtype равен None, при преобразовании выполняется попытка определить подходящий тип данных numpy. В противном случае результирующий массив numpy будет иметь тип данных, совместимый с заданным dtype.

В любом из описанных выше случаев массив numpy ndarray (переданный вызывающим кодом или созданный автоматически) должен иметь тип, совместимый с dtype.

Затем make_tensor_proto преобразует массив numpy в протобуфер тензора.

Если «shape» равен None, результирующий протобуфер тензора точно соответствует массиву numpy.

В противном случае «shape» задаёт форму тензора, и массив numpy не может содержать больше элементов, чем допускает указанная в «shape» форма.

Аргументы
`values`	Значения для добавления в TensorProto.
`dtype`	Необязательное значение DataType из tensor_pb2.
`shape`	Список целых чисел, представляющих размеры тензора.
`verify_shape`	Логическое значение, включающее проверку формы значений.
`allow_broadcast`	Логическое значение, разрешающее broadcasting скалярных значений и векторов длины 1. Не может быть true, если verify_shape равно true.

Возвращает

Возвращает
Объект `TensorProto`. В зависимости от типа данные могут содержаться в атрибуте «tensor_content», который напрямую не подходит для использования в программах Python. Чтобы получить доступ к значениям, преобразуйте протобуфер обратно в массив numpy ndarray с помощью `tf.make_ndarray(proto)`. Если `values` — это `TensorProto`, он возвращается немедленно; `dtype` и `shape` игнорируются.

Объект TensorProto. В зависимости от типа данные могут содержаться в атрибуте «tensor_content», который напрямую не подходит для использования в программах Python. Чтобы получить доступ к значениям, преобразуйте протобуфер обратно в массив numpy ndarray с помощью tf.make_ndarray(proto).

Если values — это TensorProto, он возвращается немедленно; dtype и shape игнорируются.

Вызывает исключения
`TypeError`	если переданы неподдерживаемые типы.
`ValueError`	если аргументы имеют недопустимые значения или если verify_shape равно True, а форма значений не совпадает с формой, заданной аргументом.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/make_tensor_proto