Почему мой тензор TensorFlow 2.1 возвращается как “dtype=resource”?

Вопрос или проблема

tensorX= tf.compat.v1.get_variable("tensorX", dtype=tf.float32,
                                        initializer = tf.compat.v1.constant(100.0))

#.....и когда я читаю этот тензор из графа, т.е.

graph = tf.compat.v1.get_default_graph()    
tensorXX = graph.get_tensor_by_name("tensorX:0")
print(tensorXX)

#Вывод
tensorX:0' shape=() dtype=resource 

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_v2_behavior()

Ответ или решение

Теория (Theory)

Использование dtype=resource в TensorFlow связано с особенностями реализации версии 2.x. Это указатель на ресурс, который управляет доступом к параметрам глобально или в рамках определенного графика. В TensorFlow 2.x разработчики улучшили управление памятью и ресурсами, введя resource variables, обеспечивающие более эффективное выполнение операций с памятью путем сокращения ненужного копирования данных и повышения безопасности многопоточности.

Когда вы объявляете переменную с помощью tf.compat.v1.get_variable, вы фактически создаете объект, который управляет состоянием через resource-type переменные. Это сделано для того, чтобы избежать проблем с согласованностью данных, особенно в условиях распределенной среды или параллельного выполнения, где может возникнуть множество соревнующихся потоков, обращающихся к одной и той же переменной.

Пример (Example)

Ваша конкретная ситуация включает создание переменной tensorX, используя устаревшую команду tf.compat.v1.get_variable, что подразумевает использование подхода из TensorFlow 1.x в контексте TensorFlow 2.x. В результате переменная создается с dtype=resource.

Пример кода:

import tensorflow as tf

# Создание переменной
tensorX = tf.compat.v1.get_variable(
    "tensorX", 
    dtype=tf.float32,
    initializer=tf.compat.v1.constant(100.0)
)

# Чтение этой переменной из графа
graph = tf.compat.v1.get_default_graph()
tensorXX = graph.get_tensor_by_name("tensorX:0")
print(tensorXX)

В этой ситуации, когда вы печатаете tensorXX, вывод будет включать dtype=resource, так как get_variable создает переменную как resource variable.

Применение (Application)

Теперь, когда мы понимаем, как возникает dtype=resource, важно изучить, как можно с этим работать или избежать этого в зависимости от ваших целей.

Вопросы и решения:

1. Что такое dtype=resource в TensorFlow 2.1?

   Это внутренний указатель на ресурс, управляющий состоянием переменной. TensorFlow 2.x ввел концепцию resource variables для улучшения управления памятью и обеспечения потокобезопасности.

2. Почему, считывая эту переменную с помощью get_tensor_by_name, я получаю "dtype=resource"?

   Это связано с тем, что get_variable возвращает ссылку на ресурсную переменную, которая управляет подлежащими данными. Когда вы обращаетесь к переменной через имя, вы получаете ресурсную ссылку.

3. Как можно преобразовать "dtype=resource" обратно в "dtype=tf.float32"?

   Чтобы использовать значения из resource variable, вы можете использовать tf.identity или var.read_value(). Это позволит вам получить значение переменной в форме тензора:

   value = tensorX.read_value()
   print(value)

   Или:

   with tf.compat.v1.Session() as sess:
      sess.run(tf.compat.v1.global_variables_initializer())
      value = sess.run(tensorXX)
      print(value)

Кроме того, если вы хотите полностью отказаться от использования устаревших функций TensorFlow 1.x, рекомендуется полностью перейти на TensorFlow 2.x, используя tf.Variable, которая по умолчанию не будет иметь dtype=resource, если только это не потребуется для выполнения определенных операций над памятью. Примеры таких переменных могут выглядеть так:

tensorX = tf.Variable(100.0, dtype=tf.float32)
print(tensorX)

Таким образом, вы можете избегать сложности работы с resource variables, если эта функциональность не требуется в вашем рабочем процессе. Однако важно помнить, что в более сложных и распределенных системах управление ресурсами может быть ключевым аспектом для достижения оптимальной производительности.