在Tensorflow 2.0中使用tf.function input_signature中的字典

在Tensorflow 2.0中，tf.function是一个装饰器，用于将Python函数转换为Tensorflow图。它可以提高函数的性能，并允许将函数转换为可在Tensorflow分布式环境中运行的图形。

tf.function的input_signature参数用于指定函数的输入签名，以确保传入的参数类型和形状与所期望的一致。当函数被编译为图时，输入签名将被用作优化和验证的依据。

在使用tf.function的input_signature时，可以使用字典来指定输入参数的名称和类型。字典的键表示参数的名称，值表示参数的类型。例如，可以使用字典来指定一个接受两个张量作为输入的函数的输入签名。

以下是一个示例：

import tensorflow as tf

@tf.function(input_signature={
    'x': tf.TensorSpec(shape=(None,), dtype=tf.float32),
    'y': tf.TensorSpec(shape=(None,), dtype=tf.float32)
})
def add_tensors(inputs):
    return tf.add(inputs['x'], inputs['y'])

# 使用函数
result = add_tensors({'x': tf.constant([1.0, 2.0]), 'y': tf.constant([3.0, 4.0])})
print(result)

在上述示例中，我们定义了一个名为add_tensors的函数，它接受一个字典作为输入，字典中包含两个键值对，分别是'x'和'y'。我们使用tf.TensorSpec来指定这两个输入参数的形状和类型。然后，我们可以通过传入一个包含相应键值对的字典来调用该函数。

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