我如何在 TensorFlow 中制作 "dynamic" 函数签名？

Question

我一直在尝试使用 @tf.function(input_signature=[...]) 通过 TensorFlow 创建“动态”函数签名。更具体地说，我需要找到一种方法，使其中一个参数成为 tf.TensorSpec(shape=[None, None], dtype=tf.float32) 或 None

我目前正在尝试以下操作：

@tf.function(input_signature=[tf.TensorSpec(shape=[None], dtype=tf.string), tf.TensorSpec(shape=[None, None], dtype=tf.float32)])
def generate_one_step(self, inputs, states=None):
  ...

但由于第二个参数在某些情况下也可能是 None 我收到以下错误：

ValueError: When input_signature is provided, all inputs to the Python function must be convertible to tensors:
  inputs: (
    tf.Tensor([b'Test '], shape=(1,), dtype=string),
    None)
  input_signature: (
    TensorSpec(shape=(None,), dtype=tf.string, name=None),
    TensorSpec(shape=(None, None), dtype=tf.float32, name=None)).

我意识到第一个输入的形状也可能存在错误，但我不确定如何制作“可变”形状

Answer 1

解决方法是指定两个不同的函数。值得指出的是，TF 签名不像 Java 签名那样工作，因此您应该以不同的方式命名您的函数。

我的代码：

  @tf.function(input_signature=[tf.TensorSpec(shape=[None], dtype=tf.string), tf.TensorSpec(shape=[None, None], dtype=tf.float32)])
  def generate_one_step(self, inputs, states):

  ...
  @tf.function(input_signature=[tf.TensorSpec(shape=[None], dtype=tf.string)])
  def generate_one_step_none(self, inputs):
  states = None

我如何在 TensorFlow 中制作 "dynamic" 函数签名？

How would I make a "dynamic" function signature in TensorFlow?

python

tensorflow