파이썬 함수 래핑하기

참고 : Tensor를 인자로 받는 함수들은 tf.convert_to_tensor의 인자로 들어갈 수 있는 값들 또한 받을 수 있습니다.

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스크립트 언어 연산자

TensorFlow는 python/numpy 함수들을 TensorFlow의 연산자로써 래핑할 수 있도록 해줍니다.

다른 함수와 클래스들

tf.py_func(func, inp, Tout, name=None)

python 함수를 래핑하고 이를 tensorflow의 연산자로써 사용합니다.

func로 주어지는 python 함수는 numpy 배열을 입력으로 받고 numpy 배열을 출력합니다. 예를 들면,

def my_func(x):
  # x는 아래의 placeholder의 값을 가지는 numpy 배열이 될 것입니다.
  return np.sinh(x)
inp = tf.placeholder(tf.float32, [...])
y = py_func(my_func, [inp], [tf.float32])

위의 스니펫은 그래프의 연산으로 numpy의 sinh(x)를 호출하는 tf 그래프를 구성합니다.

인자:

• func: python 함수.
• inp: Tensor의 리스트.
• Tout: func의 반환값을 나타내는 tensorflow 데이터 타입의 리스트.
• name: 연산의 명칭 (선택사항).

반환값:

func를 통해 계산된 Tensor의 리스트.