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python - 如何以 OOP 风格使用 TensorFlow？

coder 2023-08-16 原文

具体来说，当使用 TensorFlow 以 OOP 风格构建我的模型时，我应该在哪里构建图表？我应该在哪里开始 session 来运行图形？这种情况下的最佳做法是什么？

在TensorFlow Mechanics 101 ，MNIST 示例只是简单地在模块 mnist.py 中定义了 inference、loss 和 training 函数并构建fully_connected_feed.py 中的图表。但在我看来，图实际上是模型的一部分，应该构建在模型内部，也许在它的 __init__ 方法中。

我在其 model zoo 中看到许多其他模型使用 TensorFlow每个人都有自己的做法，所以我在这里有点困惑。使用 TensorFlow 时是否有最佳实践或推荐的编程范式？

最佳答案

另请查看有关此主题的一篇不错的文章:

https://danijar.com/structuring-your-tensorflow-models/

在本文中，Danijar Hafner 介绍了惰性属性:

class Model:

    def __init__(self, data, target):
        self.data = data
        self.target = target
        self.prediction
        self.optimize
        self.error

    @lazy_property
    def prediction(self):
        data_size = int(self.data.get_shape()[1])
        target_size = int(self.target.get_shape()[1])
        weight = tf.Variable(tf.truncated_normal([data_size, target_size]))
        bias = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[target_size]))
        incoming = tf.matmul(self.data, weight) + bias
        return tf.nn.softmax(incoming)

    @lazy_property
    def optimize(self):
        cross_entropy = -tf.reduce_sum(self.target, tf.log(self.prediction))
        optimizer = tf.train.RMSPropOptimizer(0.03)
        return optimizer.minimize(cross_entropy)

    @lazy_property
    def error(self):
        mistakes = tf.not_equal(
            tf.argmax(self.target, 1), tf.argmax(self.prediction, 1))
        return tf.reduce_mean(tf.cast(mistakes, tf.float32))

在文章中查看更多信息。

关于python - 如何以 OOP 风格使用 TensorFlow？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41519890/

何以TensorFlowselfcodetargetpython

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