Tensorflow 添加自定义算子(Sin(x)):(附加分:+20%) • •前期准备: •对 C++ 有一定的了解。 •必须已安装 TensorFlow 二进制文件,或者必须已下载 TensorFlow 源代码,并且能够构建。
时间: 2024-05-10 11:15:46 浏览: 9
要添加自定义算子(例如Sin(x))到TensorFlow中,需要进行以下步骤:
1. 编写C++代码实现自定义算子,例如Sin(x)。
2. 将C++代码编译为动态链接库。
3. 使用TensorFlow API将动态链接库加载到TensorFlow中。
以下是具体的步骤:
1. 编写C++代码实现自定义算子
首先,需要编写C++代码来实现自定义算子。在本例中,我们将编写一个名为"SinOp"的算子,该算子计算输入张量的每个元素的正弦值。
```c++
#include "tensorflow/core/framework/op.h"
#include "tensorflow/core/framework/op_kernel.h"
#include "tensorflow/core/framework/shape_inference.h"
#include "tensorflow/core/framework/register_types.h"
#include "tensorflow/core/framework/tensor_types.h"
using namespace tensorflow;
REGISTER_OP("Sin")
.Input("input: T")
.Output("output: T")
.Attr("T: {float, double}")
.SetShapeFn([](::tensorflow::shape_inference::InferenceContext* c) {
c->set_output(0, c->input(0));
return Status::OK();
});
template<typename T>
class SinOp : public OpKernel {
public:
explicit SinOp(OpKernelConstruction* context) : OpKernel(context) {}
void Compute(OpKernelContext* context) override {
const Tensor& input_tensor = context->input(0);
Tensor* output_tensor = nullptr;
OP_REQUIRES_OK(context, context->allocate_output(0, input_tensor.shape(), &output_tensor));
auto input = input_tensor.flat<T>();
auto output = output_tensor->flat<T>();
const int N = input.size();
for (int i = 0; i < N; i++) {
output(i) = sin(input(i));
}
}
};
REGISTER_KERNEL_BUILDER(Name("Sin").Device(DEVICE_CPU).TypeConstraint<float>("T"), SinOp<float>);
REGISTER_KERNEL_BUILDER(Name("Sin").Device(DEVICE_CPU).TypeConstraint<double>("T"), SinOp<double>);
```
在上面的代码中,我们首先使用REGISTER_OP宏注册了一个名为"Sin"的算子,该算子有一个输入张量和一个输出张量,并且具有一个类型参数T,该参数可以是float或double类型。然后,我们实现了SinOp类,该类继承自OpKernel,用于计算输入张量的正弦值。最后,我们使用REGISTER_KERNEL_BUILDER宏将SinOp类与"Sin"算子关联起来,以便TensorFlow可以使用它。
2. 将C++代码编译为动态链接库
接下来,我们需要将上述C++代码编译为动态链接库。可以使用CMake来创建一个新的项目,并将上述C++代码添加到项目中。然后,使用以下命令将代码编译为动态链接库:
```
mkdir build
cd build
cmake ..
make
```
这将在build文件夹中创建一个名为"libsin_op.so"的动态链接库。
3. 使用TensorFlow API将动态链接库加载到TensorFlow中
最后,我们需要使用TensorFlow API将动态链接库加载到TensorFlow中。可以使用以下代码将动态链接库加载到TensorFlow中:
```python
import tensorflow as tf
# 加载动态链接库
sin_op_module = tf.load_op_library('/path/to/libsin_op.so')
# 将算子添加到默认图中
with tf.Graph().as_default():
with tf.Session() as sess:
# 创建输入张量
x = tf.constant([0.0, 1.0, 2.0, 3.0], dtype=tf.float32)
# 使用自定义算子计算sin(x)
y = sin_op_module.sin(x)
# 运行计算图
print(sess.run(y))
```
在上面的代码中,我们首先使用tf.load_op_library函数加载动态链接库。然后,我们使用with tf.Graph().as_default()和with tf.Session()创建计算图和会话。接下来,我们创建一个名为"x"的输入张量,并使用sin_op_module.sin函数计算sin(x)。最后,我们使用sess.run函数运行计算图,并打印输出结果。
总结
通过上述步骤,我们可以将自定义算子(例如Sin(x))添加到TensorFlow中。需要注意的是,添加自定义算子需要一定的C++编程经验,并且需要进行编译和加载等操作,相对比较繁琐。