tf.TypeSpec
| Просмотреть исходный код на GitHub |
Определяет тип значения TensorFlow.
Наследуется от: TraceType
Объект tf.TypeSpec предоставляет метаданные, описывающие объект, принимаемый или возвращаемый API TensorFlow. Конкретные подклассы, такие как tf.TensorSpec и tf.RaggedTensorSpec, используются для описания различных типов значений.
Например, аргумент input_signature метода tf.function принимает список (или вложенную структуру) TypeSpec.
Создание новых подклассов TypeSpec (вне ядра TensorFlow) в настоящее время не поддерживается. В частности, мы можем внести критические изменения в закрытые методы и свойства, определенные в этом базовом классе.
Пример:
spec = tf.RaggedTensorSpec(shape=[None, None], dtype=tf.int32) @tf.function(input_signature=[spec]) def double(x): return x * 2 print(double(tf.ragged.constant([[1, 2], [3]]))) <tf.RaggedTensor [[2, 4], [6]]>
| Атрибуты | |
|---|---|
value_type | Тип Python для значений, совместимых с этим TypeSpec. В частности, все значения, совместимые с этим TypeSpec, должны быть экземплярами этого типа. |
Методы
is_compatible_with
is_compatible_with(
spec_or_value
)
Возвращает true, если spec_or_value совместим с этим TypeSpec.
Вместо этого используйте "is_subtype_of" и "most_specific_common_supertype" везде, где это возможно.
| Аргументы | |
|---|---|
spec_or_value | TypeSpec или TypeSpec связанное значение для сравнения. |
is_subtype_of
is_subtype_of(
other: tf.types.experimental.TraceType
) -> bool
Возвращает True, если self является подтипом other.
Реализует интерфейс tf.types.experimental.func.TraceType.
Если не переопределено подклассом, по умолчанию предполагается, что TypeSpec является ковариантным для атрибутов, реализующих TraceType, и инвариантным для остальных атрибутов, а также структуры и типа TypeSpec.
| Аргументы | |
|---|---|
other | Объект TraceType. |
most_specific_common_supertype
most_specific_common_supertype(
others: Sequence[tf.types.experimental.TraceType]
) -> Optional['TypeSpec']
Возвращает наиболее специфичный супертип TypeSpec для self и others.
Реализует интерфейс tf.types.experimental.func.TraceType.
Если не переопределено подклассом, по умолчанию предполагается, что TypeSpec является ковариантным для атрибутов, реализующих TraceType, и инвариантным для остальных атрибутов, а также структуры и типа TypeSpec.
| Аргументы | |
|---|---|
others | Последовательность TraceTypes. |
most_specific_compatible_type
most_specific_compatible_type(
other: 'TypeSpec'
) -> 'TypeSpec'
Возвращает наиболее специфичный TypeSpec, совместимый с self и other. (устарело)
Устарело. Используйте, пожалуйста, most_specific_common_supertype вместо этого. Не переопределяйте этот метод.
| Аргументы | |
|---|---|
other | TypeSpec. |
| Исключения | |
|---|---|
ValueError | Если нет TypeSpec, совместимого как с self, так и с other. |
__eq__
__eq__(
other
) -> bool
Возвращает self==value.
__ne__
__ne__(
other
) -> bool
Возвращает self!=value.
© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.9/api_docs/python/tf/TypeSpec