OP_REQUIRES 如何使用
时间: 2023-12-30 10:02:18 浏览: 28
OP_REQUIRES是TensorFlow中的一个装饰器,用于定义Op的依赖项。在Op的定义中,可以通过使用OP_REQUIRES装饰器来指定Op所需的输入条件。
使用OP_REQUIRES的步骤如下:
1. 导入tensorflow包:
```python
import tensorflow as tf
```
2. 定义Op的输入参数和输出参数:
```python
@tf.op
def my_op(input, output, name=None):
with tf.name_scope(name, "my_op", [input]) as name:
output = tf.identity(input, name=name)
return output
```
在这个例子中,my_op有两个输入参数:input和output,并且有一个输出参数:output。
3. 在Op的定义中使用OP_REQUIRES装饰器来指定Op所需的输入条件:
```python
@tf.op
def my_op(input, output, name=None):
with tf.name_scope(name, "my_op", [input]) as name:
with tf.control_dependencies([tf.assert_positive(input)]):
output = tf.identity(input, name=name)
return output
```
在这个例子中,OP_REQUIRES装饰器使用tf.control_dependencies,它表示在计算Op的输出之前,必须先计算tf.assert_positive(input)。
4. 在使用my_op的时候,需要先定义输入参数并创建一个Op:
```python
input_tensor = tf.constant(-1, dtype=tf.float32)
output_tensor = tf.Variable(tf.zeros_like(input_tensor), name='output')
my_op_op = my_op(input_tensor, output_tensor)
```
在这个例子中,我们定义了一个常量张量input_tensor,并创建了一个变量张量output_tensor。然后我们使用my_op_op来计算output_tensor,这个过程中,OP_REQUIRES会检查input_tensor是否为正数。
总之,OP_REQUIRES是TensorFlow中的一个装饰器,可以用于定义Op的依赖项。它可以帮助我们定义更加复杂的Op,使得Op的使用更加安全和可靠。