Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.3

tf.make_tensor_proto

View source on GitHub

Создать TensorProto.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

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 протоколов больше не должно быть распространённым рабочим процессом. Тем не менее, эта полезная функция всё ещё полезна для генерации протоколов 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 "значения" в виде питоновского скаляра, питоновского списка, массива NumPy или скаляра NumPy.

Если "значения" являются питоновским скаляром или питоновским списком, make_tensor_proto сначала преобразует их в массив NumPy. Если dtype равно None, преобразование попытается определить правильный тип данных NumPy. В противном случае результирующий массив NumPy имеет совместимый тип данных с заданным dtype.

В обоих случаях вышеуказанный массив NumPy (или предоставленный пользователем, или автоматически преобразованный) должен иметь совместимый тип с dtype.

make_tensor_proto затем преобразует массив NumPy в протокол тензора.

Если "форма" равна None, результирующий протокол тензора точно представляет массив NumPy.

В противном случае "форма" задаёт форму тензора, и массив NumPy не может содержать больше элементов, чем это указано в "форме".

Аргументы
values Значения, которые нужно поместить в TensorProto.
dtype Необязательное значение DataType из tensor_pb2.
shape Список целых чисел, представляющих размерности тензора.
verify_shape Булево значение, которое включает проверку формы значений.
allow_broadcast Булево значение, которое включает разрешение широковещательной рассылки скаляров и векторов длины 1. Не может быть истинным, когда verify_shape равно true.
Возвращает
A TensorProto. В зависимости от типа, он может содержать данные в атрибуте "tensor_content", который непосредственно не полезен для программ Python. Для доступа к значениям необходимо преобразовать протокол обратно в массив NumPy с помощью tf.make_ndarray(proto).

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

Исключения
TypeError если предоставлены неподдерживаемые типы.
ValueError если аргументы имеют неподходящие значения или если verify_shape равно True, и форма значений не равна форме из аргумента.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.3/api_docs/python/tf/make_tensor_proto

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API