tf.compat.v1.py_func

Оборачивает функцию Python и использует её как операцию TensorFlow.

tf.compat.v1.py_func(
    func, inp, Tout, stateful=True, name=None
)

Учитывая функцию Python func, которая принимает массивы NumPy в качестве аргументов и возвращает массивы NumPy в качестве результатов, оберните эту функцию как операцию в графе TensorFlow. Следующий фрагмент создаёт простой граф TensorFlow, который вызывает функцию NumPy np.sinh() в качестве операции в графе:

def my_func(x):
  # x will be a numpy array with the contents of the placeholder below
  return np.sinh(x)
input = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32)
y = tf.compat.v1.py_func(my_func, [input], tf.float32)

Примечание: Операция tf.compat.v1.py_func() имеет следующие известные ограничения:

Тело функции (т.е. func) не будет сериализовано в GraphDef. Поэтому не следует использовать эту функцию, если вам нужно сериализовать вашу модель и восстановить её в другой среде.
Операция должна выполняться в том же адресном пространстве, что и программа Python, которая вызывает tf.compat.v1.py_func(). Если вы используете распределённый TensorFlow, вы должны запустить tf.distribute.Server в том же процессе, что и программа, вызывающая tf.compat.v1.py_func(), и вы должны привязать созданную операцию к устройству в этом сервере (например, используя with tf.device():).

Аргументы
`func`	Функция Python, которая принимает объекты `ndarray` в качестве аргументов и возвращает список объектов `ndarray` (или один объект `ndarray`). Эта функция должна принимать столько аргументов, сколько тензоров в `inp`, и типы этих аргументов будут соответствовать соответствующим объектам `tf.Tensor` в `inp`. Возвращаемые значения `ndarray` должны соответствовать числу и типам, определённым `Tout`. Важное примечание: входные и выходные массивы NumPy `ndarray` функции `func` не гарантированно являются копиями. В некоторых случаях их основная память будет совмещена с соответствующими тензорами TensorFlow. Внесение изменений на месте или сохранение `func` входных или возвращаемых значений в структурах данных Python без явного (np.)copy может иметь непредсказуемые последствия.
`inp`	Список объектов `Tensor` .
`Tout`	Список или кортеж типов данных TensorFlow, или один тип данных TensorFlow, если их только один, указывающий, что возвращает `func`.
`stateful`	(Булево.) Если True, функция должна рассматриваться как состоятельная. Если функция бессостоятельная, при одинаковом входе она будет возвращать тот же результат и не иметь наблюдаемых побочных эффектов. Оптимизации, такие как устранение общих подвыражений, выполняются только для бессостоятельных операций.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемые значения
Список `Tensor` или один `Tensor` объект, который вычисляет `func`.

© 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/compat/v1/py_func