tensorflow签名如何与tf.placeholder一起作为函数参数？

Question

如何将tf.placeholder作为参数传递给由autograph转换的python函数？

from tensorflow.contrib import autograph

@autograph.convert()
def foo(s):
    sep = ' '
    res = s.split(sep)
    return sep.join(res)

x = tf.placeholder(tf.string, shape=[])
y = foo(x)

当我尝试使用tf.saved_model.simple_save导出图形时出现以下错误：

tensorflow.contrib.autograph.pyct.transformer.AutographParseError：AttributeError：Tensor（“占位符：0”，形状=（），dtype =字符串）没有属性拆分违规来源：s.split

print(autograph.to_code(foo))显示以下内容。我希望我能编写一个python函数来处理参数s作为字符串而不是Tensor。

def tf__foo(s):
  try:
    with tf.name_scope('foo'):
      sep = ' '
      res = ag__.converted_call(s.split, True, False, {}, sep)
      return ag__.converted_call(sep.join, True, False, {}, res)
  except:
    ag__.rewrite_graph_construction_error(ag_source_map__)

回溯（最近一次调用最后一次）：文件“/var/folders/jc/0jvly0mn6sb5rk92tst0rgnr0000gn/T/tmp5pj2fv2o.py”，第7行，在tf__foo res = ag __。converted_call（s.split，True，False，{}，sep） AttributeError：'Tensor'对象没有属性'split'

笔记

• 导出图表以进行预测。因此，无需向占位符提供数据。
• Eager execution未启用，因为它与tf.placeholder不兼容
• 在tensorflow 1.10，python 3.5

Answer 1

Autograph只是不将任何python代码转换为tensorflow操作。它（现在？）关注控制流程 - 特别是while_loops，它们确实是某种东西。

因此，要在签名中分割一个字符串，你仍然需要调用好旧的tf.string_split。

实际上，由于您的功能不包含任何控制流操作，因此它不会真正受益于签名功能。