Блог

Я пытаюсь написать функцию, которая является частью компонента преобразования tfx (Tensorflow Extended). Я хочу использовать немного tf.Модуль преобразования (обратите внимание, что он отличается от компонента преобразования tfx) функционирует внутри. Это мой первый раз с Tensoflow, поэтому я хотел бы отлаживать и видеть результат каждой строки кода, поэтому мне нужно, жаждущих исполнения, но держать его включенным причины ошибки, как, что (по tft.apply_and_compute_vocabulary ): RuntimeError: tf.placeholder() is not compatible with eager execution. я тоже не уверен, что это разрешено в кулер — теперь мой код находится внутри отдельной тетради ради быстрой отладки и я боюсь, что после помещения его в компонент некоторые из них не будут работать (например, операции без тензорного потока).

Резюме — основные вопросы:

1. как заставить tft функции работать с активным выполнением ИЛИ как видеть результаты одной строки кода, когда режим ожидания отключен (более <tf.Tensor 'RaggedSegmentJoin_2/UnsortedSegmentJoin:0' shape=(7,) dtype=string> )
2. существуют ли функции, которые работают самостоятельно / в режиме ожидания, но не будут работать внутри tfx компонента преобразования / в режиме графика?

Для меня это очень много, и я действительно сбит с толку даже после прочтения документов, поэтому любые советы или, возможно, ответы на вопросы, которые я, возможно, даже не знаю, должен задавать, будут очень признательны.