python - 如何编写包含持久 C++ 对象的 TensorFlow 自定义操作？

Question

我正在开发一个 Tensorflow 序列模型，该模型通过 OpenFST 解码图(从二进制文件加载)对 Tensorflow 序列模型的 logits 输出进​​行波束搜索。

我编写了一个自定义操作，允许我在 logits 上执行解码，但每次，我在执行解码之前都会调用 fst::Read(BINARY_FILE) 操作。只要它保持很小，这可能没问题，但我想避免 I/O 开销。

我已经阅读了 Tensorflow 自定义操作并试图找到类似的示例，但我仍然迷路了。基本上，我想在图中做的是:

FstDecodingOp.Initialize('BINARY_FILE.bin') #loads the BINARY_FILE.bin into memory
...
for o in output:
    FstDecodingOp.decode(o) # uses BINARY_FILE.bin to decode

这在 tensorflow 图之外的 Python 中当然很简单，但我最终需要将其移动到 vanilla TF-Serving 环境中，因此需要将其卡住到导出图中。有没有人遇到过类似的问题？

解决方案:

没有意识到您可以使用“OpKernel(context)”设置私有(private)属性。只需使用该函数对其进行初始化。

编辑:关于我是如何做到的更多细节。还没有尝试服务。

REGISTER_OP("FstDecoder")
    .Input("log_likelihoods: float")
    .Attr("fst_decoder_path: string")
    ....

...

template <typename Device, typename T>
class FstDecoderOp : public OpKernel {

private:
   fst::Fst<fst::StdArc>* fst_;
   float beam_;

public:
  explicit FstDecoderOp(OpKernelConstruction* context) : OpKernel(context) {
    OP_REQUIRES_OK(context, context->GetAttr("beam", &beam_));

    std::string fst_path;
    OP_REQUIRES_OK(context, context->GetAttr("fst_decoder_path", &fst_path));

    fst_ = fst::Fst<fst::StdArc>::Read(fst_path);
  }

  void Compute(OpKernelContext* context) override {
    // do some compute 
    const Tensor* log_likelihoods;

    OP_REQUIRES_OK(context, context->input("log_likelihoods", 
     &log_likelihoods));

    // simplified 
    compute_op(_fst, log_likelihoods);

  }
};

在 python 中:

sess = tf.Session()
mat = tf.placeholder(tf.float32, shape=test_npy.shape)
res_ = decoder_op.fst_decoder(beam=30, fst_decoder_path="decoder_path.fst", log_likelihoods=mat)
res = sess.run(res_, {mat : test_npy} )

Answer 1

解决方案:

没有意识到您可以使用“OpKernel(context)”设置私有(private)属性。只需使用该函数对其进行初始化。

编辑:关于我是如何做到的更多细节。还没有尝试服务。

REGISTER_OP("FstDecoder")
    .Input("log_likelihoods: float")
    .Attr("fst_decoder_path: string")
    ....

...

template <typename Device, typename T>
class FstDecoderOp : public OpKernel {

private:
   fst::Fst<fst::StdArc>* fst_;
   float beam_;

public:
  explicit FstDecoderOp(OpKernelConstruction* context) : OpKernel(context) {
    OP_REQUIRES_OK(context, context->GetAttr("beam", &beam_));

    std::string fst_path;
    OP_REQUIRES_OK(context, context->GetAttr("fst_decoder_path", &fst_path));

    fst_ = fst::Fst<fst::StdArc>::Read(fst_path);
  }

  void Compute(OpKernelContext* context) override {
    // do some compute 
    const Tensor* log_likelihoods;

    OP_REQUIRES_OK(context, context->input("log_likelihoods", 
     &log_likelihoods));

    // simplified 
    compute_op(_fst, log_likelihoods);

  }
};

在 python 中:

sess = tf.Session()
mat = tf.placeholder(tf.float32, shape=test_npy.shape)
res_ = decoder_op.fst_decoder(beam=30, fst_decoder_path="decoder_path.fst", log_likelihoods=mat)
res = sess.run(res_, {mat : test_npy} )