在Tensorflow中将输入标记为可选

Question

当限定Tensorflow定制运算，是有任何方式的可选输入/概念？例如，我正在研究一个融合卷积Op，它需要输入，权重以及理想情况下的偏项。理想情况下，Op的调用者可以使用它而不提供任何偏差项。

Answer 1

TensorFlow op定义的迷你语言不具有对可选Tensor值输入的本地支持。有一些常用的替代方法：

1. 在定义您的操作时，请使用Attr()而不是Input()。由于图的结构在图构建时是固定的，因此是否存在可选输入也是如此，因此您可以将信息编码为编译时值。

2. 在op-definition级别将输入设为必需，并添加一个Python包装函数，该函数使相应的参数成为可选参数，并添加一个默认值/前哨值（如果未指定）。例如，axis参数to tf.reduce_sum()是一个可选的张量值参数，如果调用者不提供，则将填充该参数。

3. 操作注册支持张量列表，因此您可以使用长度为0或1的列表表示可选输入。