tf.contrib.graph_editor.SubGraphView

Представление подграфа на существующем tf.Graph.

tf.contrib.graph_editor.SubGraphView(
    inside_ops=(), passthrough_ts=()
)

Экземпляр этого класса — это представление подграфа на существующем tf.Graph. «Подграф» означает, что он может представлять часть всего tf.Graph. «Представление» означает, что он предоставляет только пассивное наблюдение и не выполняет действий над tf.Graph. Обратите внимание, что в данной документации термин «подграф» часто используется как синоним «представления подграфа».

Подграф содержит:

• список входных тензоров, доступный через свойство inputs.
• список выходных тензоров, доступный через свойство outputs.
• и операции между ними, доступные через свойство «ops».

Подграф можно рассматривать как функцию F(i0, i1, ...) -> o0, o1, ... Это функция, которая принимает в качестве входных данных некоторые входные тензоры и возвращает в качестве выходных данных некоторые выходные тензоры. Вычисления, которые выполняет функция, закодированы в операциях подграфа.

Тензоры (входные или выходные) могут быть двух типов:

• связанный: связанный тензор подключается по крайней мере к одной операции, содержащейся в подграфе. Пример — подграф, представляющий одну операцию и её входные и выходные данные: все входные и выходные тензоры операции являются «связанными».
• проходящий: проходящий тензор не подключен ни к одной операции, содержащейся в подграфе. Пример — подграф, представляющий один тензор: этот тензор является проходящим. По умолчанию проходящий тензор присутствует как во входных, так и в выходных тензорах подграфа. Однако он может быть переназначен, чтобы появляться только как входной (или выходной).

Входные и выходные тензоры могут быть переназначены. Например, некоторые входные тензоры могут быть опущены. Например, подграф, представляющий операцию с двумя входами, может быть переназначен, чтобы принимать только один вход. Обратите внимание, что это никак не изменяет базовый tf.Graph (помните, что это представление). Это означает, что другой вход игнорируется или рассматривается как «заданный». Аналогия с функциями может быть расширена следующим образом: F(x,y) — исходная функция. Переназначение входов с [x, y] на [x] означает, что подграф теперь представляет функцию F_y(x) (y «задан»).

Выходные тензоры также могут быть переназначены. Например, некоторые выходные тензоры могут быть опущены. Другие выходные тензоры могут быть также дублированы. Как упоминалось ранее, это никак не изменяет базовый tf.Graph. Аналогия с функциями может быть расширена следующим образом: F(...)->x,y — исходная функция. Переназначение выходов с [x, y] на [y,y] означает, что подграф теперь представляет функцию M(F(...)), где M — функция M(a,b)->b,b.

Полезно описать ещё три типа тензоров:

• внутренний: внутренний тензор соединяет операции, содержащиеся в подграфе. Пример — подграф, представляющий две операции A и B, соединённые последовательно: -> A -> B ->. Средняя стрелка — внутренний тензор.
• фактический вход: входной тензор подграфа, независимо от того, указан ли он в «входах» или нет (скрытый).
• фактический выход: выходной тензор подграфа, независимо от того, указан ли он в «выходах» или нет (скрытый).
• скрытый вход: фактический вход, который был скрыт с помощью переназначения входов. Другими словами, скрытый вход — это не внутренний тензор, не указанный как входной тензор, и один из потребителей которого принадлежит подграфу.
• скрытый выход: фактический выход, который был скрыт с помощью переназначения выходов. Другими словами, скрытый выход — это не внутренний тензор, не указанный как выходной тензор, и одна из генерирующих операций которого принадлежит подграфу.

Вот некоторые полезные гарантии относительно экземпляра SubGraphView:

• входные (или выходные) тензоры не являются внутренними.
• входные (или выходные) тензоры являются либо «связанными», либо «проходящими».
• проходящие тензоры не подключены ни к одной операции подграфа.

Обратите внимание, что нет гарантии, что операция в подграфе вообще вносит вклад в его входы или выходы. Например, переназначение как входов, так и выходов на пустые списки создаст подграф, который всё ещё содержит все исходные операции. Однако функция remove_unused_ops может быть использована для создания нового представления подграфа, чьи операции подключены по крайней мере к одному из входных или выходных тензоров.

Экземпляр этого класса предназначен для лёгкого объекта, который не изменяется на месте пользователем. Вместо этого пользователь может создавать новые изменённые экземпляры данного подграфа. В этом смысле класс SubGraphView предназначен для использования как неизменяемый объект Python.

Типичная проблема при использовании представлений заключается в том, что они могут перестать синхронизироваться с данными, которые они наблюдают (в данном случае, tf.Graph). Пользователь должен гарантировать, что этого не происходит. Для безопасности рекомендуется, чтобы срок существования представлений подграфов был очень коротким. Один из способов достижения этого — использование подграфов внутри контекста Python «with make_sgv(...) as sgv:».

Для устранения проблемы несинхронизации некоторые функции получают право изменять подграф на месте. Это обычно относится к функциям манипулирования графами, которые, принимая в качестве аргументов некоторые подграфы, могут изменить базовый tf.Graph. Поскольку это изменение может сделать представление подграфа недействительным, эти функции могут изменять аргумент на месте, чтобы отразить изменения. Например, вызов функции swap_inputs(svg0, svg1) изменит svg0 и svg1 на месте, чтобы отразить тот факт, что их входы теперь поменяны местами.

Методы

consumers

Посмотреть исходный код

consumers()

Возвращает множество Python всех потребителей этого представления подграфа.

Потребитель представления подграфа — это tf.Operation, который является потребителем одного из выходных тензоров и не находится в подграфе.

copy

Посмотреть исходный код

copy()

Возвращает копию самого себя.

Обратите внимание, что этот класс является «представлением», поэтому его копирование создаёт только другое представление и не копирует базовый фрагмент tf.Graph.

find_op_by_name

Посмотреть исходный код

find_op_by_name(
    op_name
)

Возвращает операцию с именем op_name.

input_index

Посмотреть исходный код

input_index(
    t
)

Находит индекс входного тензора, соответствующий заданному входному тензору t.

is_passthrough

Посмотреть исходный код

is_passthrough(
    t
)

Проверить, является ли тензор проходящим.

op

Просмотреть исходный код

op(
    op_id
)

Получить операцию по её индексу.

output_index

Просмотреть исходный код

output_index(
    t
)

Найти индекс вывода, соответствующий заданному тензору вывода t.

remap

Просмотреть исходный код

remap(
    new_input_indices=None, new_output_indices=None
)

Переназначить входы и выходы подграфа.

Обратите внимание, что это изменение только представления: лежащий в основе tf.Graph не затрагивается.

remap_default

Просмотреть исходный код

remap_default(
    remove_input_map=True, remove_output_map=True
)

Переназначить входы и/или выходы на стандартное отображение.

remap_inputs

Просмотреть исходный код

remap_inputs(
    new_input_indices
)

Переназначить входы подграфа.

Если входы исходного подграфа — [t0, t1, t2], а переназначение — [2,0], будет создан новый экземпляр с входами [t2, t0].

Обратите внимание, что это изменение только представления: лежащий в основе tf.Graph не затрагивается.

remap_outputs

Просмотреть исходный код

remap_outputs(
    new_output_indices
)

Переназначить выход подграфа.

Если выходы исходного подграфа — [t0, t1, t2], а переназначение — [1,1,0], будет создан новый экземпляр с выходами [t1, t1, t0].

Обратите внимание, что это изменение только представления: лежащий в основе tf.Graph не затрагивается.

remap_outputs_make_unique

Просмотреть исходный код

remap_outputs_make_unique()

Переназначить выходы так, чтобы каждый тензор появлялся только один раз.

remap_outputs_to_consumers

Просмотреть исходный код

remap_outputs_to_consumers()

Переназначить выходы для соответствия количеству потребителей.

remove_unused_ops

Просмотреть исходный код

remove_unused_ops(
    control_inputs=True
)

Удалить неиспользуемые операции.

__bool__

Просмотреть исходный код

__bool__()

Разрешает неявное преобразование в булево значение.

__enter__

Просмотреть исходный код

__enter__()

Разрешает использование Python-контекста для минимизации срока жизни представления подграфа.

Представление подграфа предназначено для лёгких и временных объектов. Короткий срок жизни поможет избежать проблемы "разсинхронизации", упомянутой ранее. По этой причине экземпляр SubGraphView может быть использован в контексте Python. Например:

from tensorflow.contrib import graph_editor as ge with ge.make_sgv(...) as sgv: print(sgv)

__exit__

Просмотреть исходный код

__exit__(
    exc_type, exc_value, traceback
)

__nonzero__

Просмотреть исходный код

__nonzero__()

Разрешает неявное преобразование в булево значение.