टेन्सफोर्लो: पायथन

Question

में एक ओप लिखना मैं पाइथन में एक ओप लिखना चाहता हूं। यह ट्यूटोरियल केवल यह बताता है कि इसे पाइथन रैपर के साथ सी ++ में कैसे किया जाए। https://www.tensorflow.org/versions/master/how_tos/adding_an_op/index.html#adding-a-new-op

मैं इसे पाइथन में पूरी तरह से कैसे लिख सकता हूं?

Answer 1

आप tf.py_func(func, inp, Tout) का उपयोग कर सकते हैं।

एक पायथन फ़ंक्शन लपेटता है और इसे टेंसफोर्लो सेशन के रूप में उपयोग करता है।

एक पायथन फ़ंक्शन func को देखते हुए, जो इसके इनपुट के रूप में numpy arrays लेता है और इसके आउटपुट के रूप में numpy arrays देता है।

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आपका अजगर समारोह की जरूरत है:

इनपुट के रूप में

• NumPy सरणी, तर्क आउटपुट के रूप में inp
• NumPy सरणी के साथ ग्राफ से तंग आ गया है, तो आप करने के लिए अपने प्रकार निर्दिष्ट करने की आवश्यकता Tout

फ़ंक्शन के अंदर, आप जो भी कर सकते हैं कहां, अगर लूप के लिए शर्तें, कुछ भी जो टेंसरफ्लो में संभव नहीं है।

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हालांकि, आपरेशन CPU पर निष्पादित किया जाएगा तो यह GPU में बराबर TensorFlow सेशन की तुलना में धीमी हो सकती है।

Answer 2

आप पाइथन कार्यों को कॉल करने के लिए tf.py_func का उपयोग कर सकते हैं। समारोह के अंदर संचालन GPU पर भी हो सकता है।

def custom_loss_impl(x): 
    caffe.set_mode_gpu() 
    caffe.set_device(0) 
    ... 
    return np.float32(loss) 

def custom_loss(x): 
    tf.RegisterGradient("custom_loss_grad")(custom_loss_grad) 
    g=tf.get_default_graph() 
    with g.gradient_override_map({"PyFunc":"custom_loss_grad"}): 
     return tf.py_func(custom_loss_impl,[x],[tf.float32])[0] 

def custom_loss_grad_impl(x): 
    caffe.set_mode_gpu() 
    caffe.set_device(0) 
    custom_loss_impl(x) 
    ... 
    return np.float32(gradient) 

def custom_loss_grad(op,grad): 
    x=op.inputs[0] 
    return tf.py_func(custom_loss_grad_impl,[x],[tf.float32])#assume grad=1