Вопрос или проблема
У меня есть тензор формы (1, M), где M — кратно 10. Когда я вывожу тензор, он может выглядеть примерно так:
Tensor("some_name", shape = (1, 80), dtype = float32)
Этот тензор является выходом нейронной сети, которая будет запущена в сессии. Я хотел изменить этот тензор в соответствии со следующим (поломанным) кодом:
for chunk_number in range(int(tensor.shape[1]/10)):
this_chunk = my_fn(tensor[10*chunk_number : 10*(chunk_number+1)]) // my_fn — это пользовательская функция
tf.assign(tensor[10*chunk_number : 10*(chunk_number+1)], this_chunk)
Это, по сути, как пользовательская функция активации, которая избирательно модифицирует выходные данные.
Однако я не могу использовать отдельную tf.Session(), чтобы запустить функцию tf.assign, потому что будет запущена сессия для нейронной сети. Как мне выполнить это назначение?
Попробуйте обновиться до Tensorflow 2.0. С ним вы можете играть с вашей сетью, когда она запущена.
.
Ответ или решение
В работе с TensorFlow, одна из распространенных проблем – это изменение данных тензора без прерывания уже активной сессии. Для решения задачи, описанной в вашем вопросе, можно рассмотреть использование TensorFlow 2.0, который предоставляет более гибкие инструменты для манипуляции данными.
Решение задачи в TensorFlow 2.0
Контекст задачи
Вы хотите изменить тензор формы (1, M), где M — кратно 10, выполняя на каждом куске тензора пользовательскую функцию. Ключевым моментом здесь является необходимость изменения тензора в пределах уже действующей сессии нейронной сети.
Преимущества TensorFlow 2.0
В TensorFlow 2.0 введено несколько значительных улучшений, таких как:
- Eager Execution: Позволяет моделировать в императивном стиле, что упрощает отладку и мониторинг изменений.
- Объекты tf.Variable: Гораздо более гибкие для изменения значений, чем tf.assign в TensorFlow 1.x.
Шаги к решению
-
Активируйте Eager Execution: Включенный по умолчанию в TensorFlow 2.0, позволяет использовать Python-код привычным образом.
-
Используйте tf.Variable: Вместо использования tf.assign можете использовать tf.Variable для хранения обновляемых данных.
Пример реализации:
import tensorflow as tf
# Предположим, что tensor - это ваш исходный тензор
tensor = tf.Variable(tf.random.uniform([1, 80], dtype=tf.float32))
# Определите вашу пользовательскую функцию
def my_fn(tensor_chunk):
# Пример пользовательской обработки: скалирование
return tensor_chunk * 2
# Примените функцию к каждому из кусков по 10 элементов
num_chunks = tensor.shape[1] // 10
for chunk_number in range(num_chunks):
start_index = 10 * chunk_number
end_index = 10 * (chunk_number + 1)
this_chunk = tensor[:, start_index:end_index]
modified_chunk = my_fn(this_chunk)
# Обновите значения в переменной
tensor[:, start_index:end_index].assign(modified_chunk)
# Печать для проверки
print(tensor)Заключение
Применение TensorFlow 2.0 в вашем проекте обеспечивает более удобное взаимодействие с тензорами, особенно когда необходимо вносить изменения в реальном времени без дублирования сессий. Такой подход улучшает вашу продуктивность и упрощает дальнейшее развитие моделей.
С этим подходом вы сможете гибко модифицировать выходные данные моделей, адаптируя их под специфические бизнес-задачи или исследования, не прибегая к лишним ухищрениям с сессиями, которые могли бы усложнить ваш код.