TensorFlow官方文档默认值和约束条件

默认值和约束条件

属性可能有默认值, 一些类型的属性可以有约束条件. 为了定义一个有约束条件的属性, 你可以使用下列的 

<attr-type-expr>

 形式:
艾伯特（http://www.aibbt.com/）国内第一家人工智能门户

{'<string1>', '<string2>'}

: 属性值必须是一个字符串, 取值可以为 

<string1>

 或 

<string2>

. 值的语法已经暗示了值的类型为 

string

, 已经暗示了. 下述语句模拟了一个枚举值:

REGISTER_OP("EnumExample")
.Attr("e: {'apple', 'orange'}");

{<type1>, <type2>}

: 值是 

type

 类型, 且必须为 

<type1>

 或 

<type2>

 之一, 当然 

<type1>

 和 

<type2>

 必须都是有效的 tensor 类型. 你无须指定属性的类型为 

type

, 而是通过 

{...}

 语句给出一个类型列表. 例如, 在下面的例子里, 属性 

t

 的类型必须为 

int32

, 

float

, 或 

bool

:

REGISTER_OP("RestrictedTypeExample")
.Attr("t: {int32, float, bool}");

这里有一些常见类型约束条件的快捷方式:

numbertype

: 限制类型为数字类型, 即非 string 非 bool 的类型.

realnumbertype

: 与 

numbertype

 区别是不支持复杂类型.

quantizedtype

: 与 

numbertype

 区别是只支持量化数值 (quantized number type).

这些类型的列表在 

tensorflow/core/framework/types.h

 文件中通过函数定义 (如 

NumberTypes()

). 本例中属性 

t

 必须为某种数字类型:

REGISTER_OP("NumberType")
.Attr("t: numbertype");

对于这个 Op:

tf.number_type(t=tf.int32)  # 有效
tf.number_type(t=tf.bool)   # 无效

int >= <n>

: 值必须是一个整数, 且取值大于等于 

<n>

, 

<n>

 是一个自然数.
例如, 下列 Op 注册操作指定了属性 

a

 的取值至少为 

2

.

REGISTER_OP("MinIntExample")
.Attr("a: int >= 2");

list(<type>) >= <n>

: 一个 

<type>

 类型列表, 列表长度必须大于等于 

<n>

.
例如, 下面的 Op 注册操作指定属性 

a

 是一个列表, 列表中的元素类型是 

int32

 或 

float

列表长度至少为3.

REGISTER_OP("TypeListExample")
.Attr("a: list({int32, float}) >= 3");

通过添加 

= <default>

 到约束条件末尾, 给一个属性设置默认值 (使其在自动生成的代码里 变成可选属性), 如下:

REGISTER_OP("AttrDefaultExample")
.Attr("i: int = 0");

默认值支持的语法将在最终 GraphDef 定义的 protobuf 表示中被使用.http://www.aibbt.com/a/16370.html
下面是给所有类型赋予默认值的例子:

REGISTER_OP("AttrDefaultExampleForAllTypes")
.Attr("s: string = 'foo'")
.Attr("i: int = 0")
.Attr("f: float = 1.0")
.Attr("b: bool = true")
.Attr("ty: type = DT_INT32")
.Attr("sh: shape = { dim { size: 1 } dim { size: 2 } }")
.Attr("te: tensor = { dtype: DT_INT32 int_val: 5 }")
.Attr("l_empty: list(int) = []")
.Attr("l_int: list(int) = [2, 3, 5, 7]");

请特别注意那些类型值里面包含的 

DT_*

 名称.