TensorFlow: cómo crear un TensorProto

TensorFlow es una biblioteca Python de código abierto diseñada por Google para desarrollar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo.

TensorProto se usa principalmente para generar una array numpy.

Función utilizada:

• make_tensor_proto: esta función acepta valores que deben colocarse en TensorProto con otros argumentos opcionales.

Ejemplo 1:

# importing the library
import tensorflow as tf
  
# Initializing Input
value = tf.constant([1, 15], dtype = tf.float64)
  
# Printing the Input
print("Value: ", value)
  
# Getting TensorProto
res = tf.make_tensor_proto(value)
  
# Printing the resulting tensor
print("Result: ", res)

Producción:

Value:  tf.Tensor([ 1. 15.], shape=(2, ), dtype=float64)
Result:  dtype: DT_DOUBLE
tensor_shape {
  dim {
    size: 2
  }
}
tensor_content: "\000\000\000\000\000\000\360?\000\000\000\000\000\000.@"

Ejemplo 2: este ejemplo usa una array de python para generar TensorProto.

# importing the library
import tensorflow as tf
  
# Initializing Input
value = [1, 2, 3, 4]
  
# Printing the Input
print("Value: ", value)
  
# Getting TensorProto
res = tf.make_tensor_proto(value)
  
# Printing the resulting tensor
print("Result: ", res)

Producción:

Value:  [1, 2, 3, 4]
Result:  dtype: DT_INT32
tensor_shape {
  dim {
    size: 4
  }
}
tensor_content: "\001\000\000\000\002\000\000\000\003\000\000\000\004\000\000\000"