frozen_func = convert_variables_to_constants_v2(full_model) frozen_func.graph.as_graph_def()
时间: 2023-09-17 08:14:11 浏览: 52
这段代码的作用是将完整的 TensorFlow 模型转换为常量,并且返回一个 `GraphDef` 对象,它表示转换后的图形。常量化将模型中的变量转换为常量,以便在使用 TensorFlow Serving 或 TensorFlow Lite 等部署工具时更轻松地导出和使用模型。
首先,`convert_variables_to_constants_v2` 函数需要传入一个完整的 TensorFlow 模型,它将使用模型的状态创建一个常量图形,并返回一个包含常量图形的 `GraphDef` 对象。然后,`frozen_func.graph.as_graph_def()` 将返回这个常量图形的 `GraphDef` 表示形式,该对象可以被序列化并导出,以便在其他平台上加载和运行模型。
相关问题
self.dist_func = dist_func
`self.dist_func = dist_func` 是 Python 中类的一个方法,其作用是将输入的 `dist_func` 函数赋值给类的实例属性 `dist_func`。
例如,当我们定义一个类 `Point`,并且有一个方法 `set_dist_func`,其作用是将一个函数作为参数传入,并将该函数赋值给实例属性 `dist_func`,代码如下:
```
class Point:
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y
self.dist_func = None
def set_dist_func(self, dist_func):
self.dist_func = dist_func
```
在这个例子中,我们定义了一个 `Point` 类,该类有 `x` 和 `y` 两个实例属性,以及一个名为 `set_dist_func` 的方法,该方法将一个函数作为参数传入,并将其赋值给实例属性 `dist_func`。
例如,我们定义一个计算两个点之间欧几里得距离的函数 `euclidean_distance`,然后通过 `set_dist_func` 方法将该函数赋值给一个 `Point` 实例的 `dist_func` 属性,代码如下:
```
import math
def euclidean_distance(p1, p2):
return math.sqrt((p1.x - p2.x)**2 + (p1.y - p2.y)**2)
p1 = Point(0, 0)
p2 = Point(3, 4)
p1.set_dist_func(euclidean_distance)
print(p1.dist_func(p1, p2)) # 输出 5.0
```
在这个例子中,我们创建了两个 `Point` 实例 `p1` 和 `p2`,其中 `p1` 的坐标为 `(0, 0)`,`p2` 的坐标为 `(3, 4)`。然后,我们将 `euclidean_distance` 函数通过 `set_dist_func` 方法赋值给 `p1` 实例的 `dist_func` 属性。最后,我们调用 `p1.dist_func(p1, p2)` 方法计算 `p1` 和 `p2` 之间的欧几里得距离,并输出结果 `5.0`。
time_func = time.clock AttributeError: module 'time' has no attribute 'clock'
在Python 3.3及以上的版本中,time模块中的clock()函数已经被废弃,取而代之的是time.perf_counter()和time.process_time()函数。这两个函数提供了更准确的计时功能。
如果你想使用类似于clock()函数的计时功能,可以将time_func = time.clock改为time_func = time.perf_counter或者time_func = time.process_time,具体选择哪个函数取决于你的需求。