tf.make_tensor_proto

Создаёт 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 подходом. Тем не менее, эта служебная 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 питон-скаляра, питон-списка, NumPy-массива или NumPy-скаляра.

Если "значения" — питон-скаляр или питон-список, make_tensor_proto сначала преобразует их в NumPy-массив. Если dtype равно None, преобразование пытается определить правильный тип данных NumPy. В противном случае полученный NumPy-массив имеет совместимый тип данных с заданным dtype.

В любом из вышеперечисленных случаев NumPy-массив (либо предоставленный пользователем, либо автоматически преобразованный) должен иметь совместимый тип с dtype.

make_tensor_proto затем преобразует NumPy-массив в протокол тензора.

Если "shape" равно None, полученный протокол тензора точно соответствует NumPy-массиву.

В противном случае "shape" определяет форму тензора, и NumPy-массив не может содержать больше элементов, чем указано в "shape".

Аргументы
`values`	Значения, которые должны быть помещены в TensorProto.
`dtype`	Дополнительное 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 позволяет передавать скаляры и векторы длиной 1 для трансляции. Не может быть истинным, когда verify_shape истинно.

Возвращаемое значение

Возвращаемое значение
Объект `TensorProto`. В зависимости от типа, он может содержать данные в атрибуте "tensor_content", который не напрямую пригоден для программ Python. Для доступа к значениям необходимо преобразовать протокол обратно в NumPy-массив с помощью `tf.make_ndarray(proto)`. Если `values` является `TensorProto`, он возвращается немедленно; `dtype` и `shape` игнорируются.

Объект TensorProto. В зависимости от типа, он может содержать данные в атрибуте "tensor_content", который не напрямую пригоден для программ Python. Для доступа к значениям необходимо преобразовать протокол обратно в NumPy-массив 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/r2.4/api_docs/python/tf/make_tensor_proto