tensorflow: 为什么 tensor型参数 可以接受 非tensor型输入

问题

在日常用 tensorflow 进行编程的时候,我经常会纳罕一个问题:

明明 manual里面 白纸黑字地注明了 某个参数项 的 输入 必须是 tensor型,可是 非tensor型 的数据 输入后 却不会报错,依然能正常算出结果。


示例

比如,合法的输入应该如下:

import tensorflow as tf

a = tf.constant(10)
b = tf.constant(20)
c = tf.multiply(a, b)
sess = tf.InteractiveSession()
print c.eval()

打印结果:

200

但是如果你这么玩:

import tensorflow as tf

a = 10
b = 20
c = tf.multiply(a, b)
sess = tf.InteractiveSession()
print c.eval()

照样打印出一样的结果来:

200

但是 manual 里面已经写明了 tf.multiply函数参数项输入 必须要是 tensor型 的:

具体见 Args 一栏:


原因

仔细查看 tensorflow 官网 的 api manual,页首经常会有这个 提示

通过查看源码,我发现凡是注明了

Note: Functions taking Tensor arguments can also take anything accepted by tf.convert_to_tensor.

这句话的,此类接口在源码中,都有对 input 先进行 tf.convert_to_tensor预处理 。所以当 非tensor型 数据 输入时,当然就 不会报错 啦~



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