tf.py_func

在 faster rcnn的tensorflow 实现中看到这个函数

1	`rois,rpn_scores=tf.py_func(proposal_layer,[rpn_cls_prob,rpn_bbox_pred,self._im_info,self.mode,self._feat_stride,self._anchors,self._num_anchors],[tf.float32,tf.float32],name="proposal")`

　　tensorflow 官网上的解释

py_func(func,     inp,     Tout,     stateful=True,     name=None )
将python 函数包装为一个tensorflow操作符
python 函数proposal_layer 以numpy 矩阵作为输入输出，使函数变为tensorflow图中的操作符
定义一个简单的sinh函数在tensorflow图中：

def my_func(x):

# x will be a numpy array with the contents of the placeholder below

return np.sinh(x)

inp = tf.placeholder(tf.float32)

y = tf.py_func(my_func, [inp], tf.float32)

tf.py_func在定义多输出函数时，输出变量类型需要用[ ]框起来;

tf.py_func在定义单输出函数时，输出变量类型不能再用[ ]框起来;

这个需要各外注意！

例如：

多变量时

[python] view plaincopy

def _proposal_layer(self, rpn_cls_prob, rpn_bbox_pred, name):
with tf.variable_scope(name) as scope:
rois, rpn_scores, inds= tf.py_func(proposal_layer,
[rpn_cls_prob, rpn_bbox_pred, self._im_info, self._mode,
self._feat_stride, self._anchors, self._num_anchors],
[tf.float32, tf.float32,tf.int64])
# rois.set_shape([None, 5])
# rpn_scores.set_shape([None, 1])
rois.set_shape([1,None,None,self._num_anchors*5])
rpn_scores.set_shape([1,None,None,self._num_anchors*1])
return rois, rpn_scores,inds

单变量时

[python] view plaincopy

def _draw_proposals_to_image(self,rois,scores,inds,keep_inds,stride,name):
with tf.variable_scope(name) as scope:
mask = tf.py_func(
proposals_to_image,
[rois, scores, inds, keep_inds,stride],
tf.float32)
mask = tf.stop_gradient(mask)
mask.set_shape([1, None, None, cfg.TRAIN.BATCH_SIZE])
return mask

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