創建一個 TensorProto。
用法
tf.make_tensor_proto(
values, dtype=None, shape=None, verify_shape=False, allow_broadcast=False
)參數
-
values放入 TensorProto 的值。 -
dtype可選的tensor_pb2 數據類型值。 -
shape表示張量維度的整數列表。 -
verify_shape用於驗證值形狀的布爾值。 -
allow_broadcast允許標量和 1 長度矢量廣播的布爾值。當verify_shape 為真時不能為真。
返回
-
A
TensorProto.根據類型，它可能包含 "tensor_content" 屬性中的數據，這對 Python 程序沒有直接用處。要訪問這些值，您應該將 proto 轉換回 numpy ndarraytf.make_ndarray.如果
values是TensorProto，則立即返回；dtype和shape被忽略。
拋出
-
TypeError如果提供了不支持的類型。 -
ValueError如果參數具有不適當的值，或者如果 verify_shape 為 True 並且值的形狀不等於參數中的形狀。
在 TensorFlow 2.0 中，將張量表示為 protos 應該不再是常見的工作流程。也就是說，這個實用函數對於生成 TF Serving 請求原型仍然很有用：
request = tensorflow_serving.apis.predict_pb2.PredictRequest()
request.model_spec.name = "my_model"
request.model_spec.signature_name = "serving_default"
request.inputs["images"].CopyFrom(tf.make_tensor_proto(X_new))make_tensor_proto 接受 python 標量、python 列表、numpy ndarray 或 numpy 標量的 "values"。
如果"values"是python標量或者python列表，make_tensor_proto先轉換成numpy ndarray。如果 dtype 為 None，則轉換會盡力推斷正確的 numpy 數據類型。否則，生成的 numpy 數組具有與給定 dtype 兼容的數據類型。
在上述任何一種情況下，numpy ndarray(提供的調用者或auto-converted)必須具有與 dtype 兼容的類型。
make_tensor_proto 然後將 numpy 數組轉換為張量原型。
如果 "shape" 為 None，則生成的張量原型精確地表示 numpy 數組。
否則，"shape" 指定張量的形狀，numpy 數組的元素不能多於 "shape" 指定的元素。
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注：本文由純淨天空篩選整理自tensorflow.org大神的英文原創作品 tf.make_tensor_proto。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。