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小编这次要给大家分享的是什么是tensorflow2.0的函数签名与图结构,文章内容丰富,感兴趣的小伙伴可以来了解一下,希望大家阅读完这篇文章之后能够有所收获。
input_signature的好处:
1.可以限定函数的输入类型,以防止调用函数时调错,
2.一个函数有了input_signature之后,在tensorflow里边才可以保存成savedmodel。在保存成savedmodel的过程中,需要使用get_concrete_function函数把一个tf.function标注的普通的python函数变成带有图定义的函数。
下面的代码具体体现了input_signature可以限定函数的输入类型这一作用。
@tf.function(input_signature=[tf.TensorSpec([None], tf.int32, name='x')]) def cube(z): #实现输入的立方 return tf.pow(z, 3) try: print(cube(tf.constant([1., 2., 3.]))) except ValueError as ex: print(ex) print(cube(tf.constant([1, 2, 3])))
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