tensorflow编程: Wraps python functions

Script Language Operators

tf.py_func

在 tensorflow 中 缺乏 需要的 函数接口 时,负责将任意的 python/numpy functions 包装成 TensorFlow op

tf.py_func (func, inp, Tout, stateful=True, name=None)

其中, inp参数项 必须是 list型哪怕 list 里只有一个元素;而 inp参数项 在只有一个元素时可以 不必为 list型

示例一:

import tensorflow as tf
import numpy as np

inputs = 1.

my_func = lambda x : np.sinh(x)
y = tf.py_func(my_func, [inputs], tf.float32)

sess = tf.InteractiveSession()
print y.eval()
1.1752

示例二:

import tensorflow as tf
import numpy as np

array1 = np.array([[1, 2], [3, 4]], dtype=np.float32)
array2 = np.array([[5, 6], [7, 8]], dtype=np.float32)

def add_minus_dot(array1, array2):
    return array1 + array2, array1 - array2, np.dot(array1, array2)

y1, y2, y3 = tf.py_func(add_minus_dot, [array1, array2], [tf.float32, tf.float32, tf.float32])

with tf.Session() as sess:
    _y1, _y2, _y3 = sess.run([y1, y2, y3])
    print _y1
    print
    print _y2
    print
    print _y3
[[  6.   8.]
 [ 10.  12.]]

[[-4. -4.]
 [-4. -4.]]

[[ 19.  22.]
 [ 43.  50.]]


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