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tf.make_tensor_proto

TensorFlow 1 versão Ver fonte no GitHub

Criar um TensorProto.

Em TensorFlow 2,0, representando tensores como Protos deve deixar de ser um fluxo de trabalho comum. Dito isto, esta função de utilidade ainda é útil para gerar TF Servindo pedido protos:

   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 aceita "valores" de um escalar python, uma lista python, uma ndarray numpy, ou um escalar numpy.

Se "valores" é um escalar python ou uma lista python, make_tensor_proto primeiro convertê-lo para ndarray numpy. Se dtipo é Nenhum, a conversão tenta o seu melhor para inferir o tipo de dados numpy direita. Caso contrário, a matriz numpy resultante tem um tipo de dados compatível com o dtipo dada.

Em ambos os casos acima, a ndarray numpy (ou o chamador fornecida ou o auto-convertida) deve ter o tipo compatível com dtipo.

make_tensor_proto converte então a matriz numpy para um proto tensor.

Se "forma" é Nenhum, o proto tensor resultante representa a matriz numpy precisamente.

Caso contrário, a forma especifica "forma" do tensor ea matriz numpy não pode ter mais elementos do que o que especifica "forma".

values Valores para colocar no TensorProto.
dtype valor DataType tensor_pb2 opcional.
shape Lista de inteiros que representam as dimensões do tensor.
verify_shape Boolean que permite a verificação de uma forma de valores.
allow_broadcast Booleano que permite que permitem escalares e de radiodifusão vector um comprimento. Não pode ser verdade quando verify_shape é verdade.

A TensorProto . Dependendo do tipo, pode conter dados no atributo "tensor_content", que não é diretamente útil para programas Python. Para acessar os valores que você deve converter a volta proto a um numpy ndarray com tf.make_ndarray(proto) .

Se values é um TensorProto , ele é imediatamente devolvida; dtype e shape são ignorados.

TypeError se tipos não suportados são fornecidos.
ValueError se argumentos têm valores inadequados ou se verify_shape é verdadeira e forma de valores não é igual a uma forma do argumento.