創(chuàng)建TensorProto

函數(shù)：tf.make_tensor_proto

別名：

• tf.contrib.util.make_tensor_proto
• tf.make_tensor_proto

make_tensor_proto(
    values,
    dtype=None,
    shape=None,
    verify_shape=False
)

定義在：tensorflow/python/framework/tensor_util.py

請(qǐng)參閱指南：實(shí)用程序(contrib)>其他實(shí)用程序功能

創(chuàng)建 TensorProto.

參數(shù)：

• values：放在 TensorProto 中的值.
• dtype：可選的 tensor_pb2 數(shù)據(jù)類型值.
• shape：表示張量維數(shù)的整數(shù)列表.
• verify_shape：布爾值,它可以驗(yàn)證數(shù)值的形狀.

返回值：

該函數(shù)返回 TensorProto.根據(jù)類型,它可能包含 “tensor_content” 屬性中的數(shù)據(jù),這對(duì) Python 程序并不直接有用.要訪問(wèn)的值,您應(yīng)該使用tensor_util.MakeNdarray(proto)將原型轉(zhuǎn)換為 numpy ndarray.

可能引發(fā)的異常：

• TypeError：如果提供不支持的類型.
• ValueError：如果參數(shù)具有不合適的值,或者如果 verify_shape 為真,并且值的形狀不等于參數(shù)中的形狀.

make_tensor_proto 接受 python 標(biāo)量、python 列表、numpy ndarray 或 numpy 標(biāo)量的“值”.

如果“值”是一個(gè) python 標(biāo)量或一個(gè) python 列表,make_tensor_proto 首先將其轉(zhuǎn)換為 numpy ndarray.如果 dtype 為 None,則轉(zhuǎn)換會(huì)盡量推斷正確的numpy數(shù)據(jù)類型.否則,生成的numpy數(shù)組與給定的dtype具有兼容的數(shù)據(jù)類型.

在上述任何一種情況下,numpy ndarray(提供的調(diào)用者或自動(dòng)轉(zhuǎn)換)必須具有與dtype兼容的類型.

然后,make_tensor_proto 將 numpy 數(shù)組轉(zhuǎn)換為張量原型.

如果“形狀”為“None”,則所得的張量原型表示精確的 numpy 數(shù)組.

否則,“形狀”指定張量的形狀,而 numpy 數(shù)組不能比“形狀”指定的元素多.