tensorflow - 如何创建encode_raw tensorflow 函数？

Question

我正在尝试执行与 tf.decode_raw 所做的相反的操作。

给定一个 dtype=tf.float32 张量的示例，我想要一个函数encode_raw()，它接受浮点张量并返回字符串类型的张量。

这很有用，因为这样我就可以使用 tf.write_file 来写入文件。

有谁知道如何使用现有函数在 Tensorflow 中创建这样的函数？

Answer 1

我建议使用tf.as_string将数字写入文本。但是，如果您确实想将它们写为二进制字符串，则事实证明这是可能的:

import tensorflow as tf

with tf.Graph().as_default():
  character_lookup = tf.constant([chr(i) for i in range(256)])
  starting_dtype = tf.float32
  starting_tensor = tf.random_normal(shape=[10, 10], stddev=1e5, 
                                     dtype=starting_dtype)
  as_string = tf.reduce_join(
      tf.gather(character_lookup,
                tf.cast(tf.bitcast(starting_tensor, tf.uint8), tf.int32)))
  back_to_tensor = tf.reshape(tf.decode_raw(as_string, starting_dtype),
                              [10, 10]) # Shape information is lost
  with tf.Session() as session:
    before, after = session.run([starting_tensor, back_to_tensor])
    print(before - after)

这对我来说打印一个全零的数组。