tf.make_tensor_proto
| View source on GitHub |
Создать TensorProto.
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 |
| 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