tensorflow2.0的函数签名与图结构(推荐)

2023-07-26 13:07:04 251

input_signature的好处：

1.可以限定函数的输入类型，以防止调用函数时调错，

2．一个函数有了input_signature之后，在tensorflow里边才可以保存成savedmodel。在保存成savedmodel的过程中，需要使用get_concrete_function函数把一个tf.function标注的普通的python函数变成带有图定义的函数。

下面的代码具体体现了input_signature可以限定函数的输入类型这一作用。

@tf.function(input_signature=[tf.TensorSpec([None],tf.int32,name='x')])
defcube(z):#实现输入的立方
returntf.pow(z,3)
try:
print(cube(tf.constant([1.,2.,3.])))
exceptValueErrorasex:
print(ex)
print(cube(tf.constant([1,2,3])))

输出：

Pythoninputsincompatiblewithinput_signature:
inputs:(
tf.Tensor([1.2.3.],shape=(3,),dtype=float32))
input_signature:(
TensorSpec(shape=(None,),dtype=tf.int32,name='x'))
tf.Tensor([1 827],shape=(3,),dtype=int32)

get_concrete_function的使用

note:首先说明，下面介绍的函数在模型构建、模型训练的过程中不会用到，下面介绍的函数主要用在两个地方：1、如何保存模型2、保存好模型后，如何载入进来。

可以给由@tf.function标注的普通的python函数，给它加上input_signature,从而让这个python函数变成一个可以保存的tensorflow图结构（SavedModel）

举例说明函数的用法：

@tf.function(input_signature=[tf.TensorSpec([None],tf.int32,name='x')])
defcube(z):
returntf.pow(z,3)

try:
print(cube(tf.constant([1.,2.,3.])))
exceptValueErrorasex:
print(ex)

print(cube(tf.constant([1,2,3])))

#@tf.functionpyfunc->tfgraph
#get_concrete_function->addinputsignature->SavedModel

cube_func_int32=cube.get_concrete_function(
tf.TensorSpec([None],tf.int32))#tensorflow的类型
print(cube_func_int32)

输出：

从输出结果可以看到：调用get_concrete_function函数后，输出的是一个ConcreteFunction对象

#看用新参数获得的对象与原来的对象是否一样
print(cube_func_int32iscube.get_concrete_function(
tf.TensorSpec([5],tf.int32)))#输入大小为5
print(cube_func_int32iscube.get_concrete_function(
tf.constant([1,2,3])))#传具体数据

输出：

True
True

cube_func_int32.graph#图定义

输出：

[,
,
,
]

pow_op=cube_func_int32.graph.get_operations()[2]
print(pow_op)

输出：

name:"Pow"
op:"Pow"
input:"x"
input:"Pow/y"
attr{
key:"T"
value{
type:DT_INT32
}
}

print(list(pow_op.inputs))
print(list(pow_op.outputs))

输出：

[,]
[]

cube_func_int32.graph.get_operation_by_name("x")

输出：

cube_func_int32.graph.get_tensor_by_name("x:0") #默认加“：0”

cube_func_int32.graph.as_graph_def()#总名字，针对上面两个

node{
name:"x"
op:"Placeholder"
attr{
key:"_user_specified_name"
value{
s:"x"
}
}
attr{
key:"dtype"
value{
type:DT_INT32
}
}
attr{
key:"shape"
value{
shape{
dim{
size:-1
}
}
}
}
}
node{
name:"Pow/y"
op:"Const"
attr{
key:"dtype"
value{
type:DT_INT32
}
}
attr{
key:"value"
value{
tensor{
dtype:DT_INT32
tensor_shape{
}
int_val:3
}
}
}
}
node{
name:"Pow"
op:"Pow"
input:"x"
input:"Pow/y"
attr{
key:"T"
value{
type:DT_INT32
}
}
}
node{
name:"Identity"
op:"Identity"
input:"Pow"
attr{
key:"T"
value{
type:DT_INT32
}
}
}
versions{
producer:119
}

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tensorflow2.0的函数签名与图结构(推荐)

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