我使用的是學習上的Ogg和MIDI數據TensorFlow機器,但很多預處理的是NumPy的完成(與feed_dict:秒),我想盡可能多的它儘可能遷移到計算圖形中爲了簡化生產部署(Google Cloud ML,或者自主託管的TensorFlow服務)。我會怎麼做呢?有沒有方法將NumPy自動轉換爲TensorFlow操作?如何將NumPy預處理遷移到TensorFlow圖中?
回答
大多數numpy的功能有其TensorFlow相當於array_ops
記錄。 對於更數學運算,請看math_ops
。
最後,如果你有更具體的查詢或無法一些numpy的代碼轉換爲TensorFlow,你應該總是嘗試搜索StackOverflow的Q/A或在這裏提一個問題。 (看看this就是一個很好的例子)。
無關 - 如果你面對執行一些矩陣操作困難,嘗試看看StackOverflow上現有的Numpy Q/A。他們可以很容易地使用上面的API應用到TensorFlow。
手動將代碼從一個API移植到另一個API看起來像是一個非常糟糕(且明顯)的解決方案。肯定會彈出一些工具,最終從NumPy轉換到TensorFlow?否則,我可能正在考慮自己創建一個這樣的編譯器。 –
@CarlThomé,在很大程度上取決於你想離開的'Tensors'和你希望緩存爲'Variables'什麼。 Tensorflow函數並不等同於Numpy,但它們在某些情況下會用到。無論如何,歡迎您在這裏寫下自己的答案 – martianwars
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也許'tf.py_func'對你很有用 –
這樣做的方法是查看[API](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/)並找到匹配的TensorFlow變體每個numpy電話。有這樣做的沒有自動的方式,但有時API的緊密配合(即廣播,算術運算) –
_The tf.py_func()操作有以下已知的侷限性: 的函數體將不能在GraphDef連載。因此,如果您需要序列化你的模型,它在不同的environment._恢復你不應該使用這個函數[(參考)(https://www.tensorflow.org/api_docs/python/script_ops/script_language_operators_#py_func) –