python - 当你添加一个带有 numpy 数组的张量时会发生什么？

Question

tensorflow 1.6

当我注意到以下代码有效时，我感到非常惊讶:

a = tf.constant(5)
b = a + np.array(25)
b.eval() # 30

我原以为这会引发错误。tensorflow 如何处理这种情况？是否将 numpy 数组作为常量张量添加到图形中，以便所有内容仍然可以在 GPU 上运行？或者在 CPU 上计算东西会有一些中断吗？

换句话说，与手动定义适当的 tf.constant 张量相比，以这种方式编写它有什么缺点吗？

Answer 1

默认情况下，当您将 NumPy 数组添加到 TensorFlow 张量时，TensorFlow 会将 NumPy 数组转换为 tf.constant。运算，然后将其添加到张量(这同样适用于任何其他 Python 运算符)。所以在那种情况下，实际上有两个节点被添加到图中，一个用于常量数组，一个用于添加。

这使得库之间的交互更加无缝，但应该注意不要用同一数组的许多副本塞满图形，尤其是在它很大的情况下。如果您要使用 TensorFlow 张量多次操作同一个数组，最好将其转换为 tf.constant。首先，然后根据需要多次使用它。