NumPy前処理をTensorFlowグラフに移行するにはどうすればよいですか？

私はOggとMIDIデータの機械学習にTensorFlowを使用していますが、NumPy（feed_dict：s）で多くの前処理が行われています。できるだけ多くのものを計算グラフに移行したいと思います。プロダクションデプロイメントを簡素化するため（Google Cloud ML、または自己ホストのTensorFlow Serving）私はこれについてどうやって行くのですか？ NumPyを自動的にTensorFlow操作に変換する方法はありますか？NumPy前処理をTensorFlowグラフに移行するにはどうすればよいですか？

出典

2017-01-02 Carl Thomé

おそらく 'tf.py_func'はあなたにとって役に立ちます –

それを行う方法は、[API]（https://www.tensorflow.org/api_docs/python/）を見て、それに対応するTensorFlowの亜種を探します各numpyコール。自動実行の方法はありませんが、APIが密接に一致する場合があります（ブロードキャスト、算術演算など） –

_the_func（）操作には次の既知の制限があります。 GraphDefで関数の本体をシリアル化しません。したがって、モデルをシリアライズして別の環境で復元する必要がある場合は、この関数を使用しないでください。[（参考）]（https://www.tensorflow.org/api_docs/python/script_ops/script_language_operators_#py_func） –

Numpy関数のほとんどはarray_opsに記載されているTensorFlowと同等です。より多くの数学的操作については、math_opsをご覧ください。

さらに特定のクエリがある場合や、NumpyコードをTensorFlowに変換できない場合は、常にStackOverflow Q/Aを検索するか、ここで質問してください。（そのような質問の良い例はthisを見てください）。

無関係 - あなたには、いくつかの行列演算を行う難しさに直面した場合は、StackOverflowの上の既存のNumpy Q/Aを見てみてください。これらは上記のAPIを使用してTensorFlowに簡単に適用できます。

出典

2017-01-02 18:05:43 martianwars

あるAPIのコードを別のAPIに手動で移植することは、かなり悪い（明らかな）解決策のようです。 NumPyからTensorFlowに移行するためのツールをポップアップすることは間違いないでしょうか？そうでなければ、私は実際にそのようなコンパイラを実際に作成することに目を向けるかもしれません。 –

@CarlThomé、多くのことは、 'Tensors'として残したいものと' Variables'としてキャッシュしたいものに依存します。 Tensorflow関数はNumpyと実際には同じではありませんが、特定の場合には機能します。とにかく、あなた自身の答えをここに書くことは大歓迎です – martianwars

NumPy前処理をTensorFlowグラフに移行するにはどうすればよいですか？

答えて

関連する問題