TensorFlow函数教程：tf.lite.OpHint.OpHintArgumentTracker

tf.lite.OpHint.OpHintArgumentTracker函数

类 OpHintArgumentTracker

别名：

• 类 tf.contrib.lite.OpHint.OpHintArgumentTracker
• 类 tf.lite.OpHint.OpHintArgumentTracker

定义在：tensorflow/lite/python/op_hint.py。

从概念上跟踪“OpHint函数”的参数索引。

这些函数的输入和参数都使用类的实例，因此它们可以具有独立的编号。

__init__(
    function_name,
    unique_function_id,
    node_name_prefix,
    attr_name
)

初始化ophint参数。

参数：

• function_name：跟踪参数的函数的名称。
• unique_function_id：跟踪参数的函数的UUID。
• node_name_prefix：如何命名创建的标识。
• attr_name：用于存储此提示的索引的属性的名称。即FUNCTION_INPUT_INDEX或FUNCTION_OUTPUT_INDEX

方法

add(
    arg,
    tag=None,
    name=None,
    aggregate=None,
    index_override=None
)

返回输入张量的包装张量作为参数。

参数：

• arg：TensorFlow张量应该被认为是一个参数。
• tag：String标记，用于标识应打包的参数。
• name：参数名称。这包含在Identity提示操作名称中。
• aggregate：聚合战略。可接受的值为OpHint.AGGREGATE_FIRST，OpHint.AGGREGATE_LAST和OpHint.AGGREGATE_STACK。注意，聚合仅在指定标记时有效。
• index_override：指定最终存根中的输入/输出索引。即，add（arg0，index = 1）; add（arg1，index = 0）将使最终存根作为stub_func(inputs[arg1, arg0], outputs=[])，而不是基于默认的调用顺序的排序。

返回：

表示包装参数的张量。

可能引发的异常：

• ValueError：当指数不一致时。