tf.saved_model.experimental.TrackableResource
Содержит тензор, который может захватить tf.function.
tf.saved_model.experimental.TrackableResource(
device=''
)
TrackableResource наиболее полезен для тензоров с состоянием, требующих инициализации, например tf.lookup.StaticHashTable. TrackableResources обнаруживаются при обходе графа атрибутов объекта, например во время tf.saved_model.save.
У TrackableResource есть три метода, которые необходимо переопределить:
-
_create_resourceдолжен создавать дескриптор ресурса в виде тензора. -
_initializeдолжен инициализировать ресурс, хранящийся вself.resource_handle. -
_destroy_resourceвызывается при уничтоженииTrackableResourceи должен уменьшать счётчик ссылок ресурса. Для большинства ресурсов это следует делать с помощью вызоваtf.raw_ops.DestroyResourceOp.
Пример использования:
class DemoResource(tf.saved_model.experimental.TrackableResource):
def __init__(self):
super().__init__()
self._initialize()
def _create_resource(self):
return tf.raw_ops.VarHandleOp(dtype=tf.float32, shape=[2])
def _initialize(self):
tf.raw_ops.AssignVariableOp(
resource=self.resource_handle, value=tf.ones([2]))
def _destroy_resource(self):
tf.raw_ops.DestroyResourceOp(resource=self.resource_handle)
class DemoModule(tf.Module):
def __init__(self):
self.resource = DemoResource()
def increment(self, tensor):
return tensor + tf.raw_ops.ReadVariableOp(
resource=self.resource.resource_handle, dtype=tf.float32)
demo = DemoModule()
demo.increment([5, 1])
<tf.Tensor: shape=(2,), dtype=float32, numpy=array([6., 2.], dtype=float32)>| Аргументы | |
|---|---|
device | Строка, указывающая, где необходимо разместить этот ресурс, например "CPU", если ресурс должен быть создан на устройстве CPU. Пустое значение устройства позволяет пользователю выбрать место создания ресурса, поэтому обычно здесь следует оставлять пустое значение, если только ресурс не предназначен для конкретного устройства. |
| Атрибуты | |
|---|---|
resource_handle | Возвращает дескриптор ресурса, связанный с этим ресурсом. |
© 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/saved_model/experimental/TrackableResource