非テンソルをtf.py_funcの入力に渡すことはできますか？

Question

def np_function(np_array1, float_value): 
    np_array2 = ... 
return np_array2 

#tensorflow customised op 
def tf_function(tf_tensor_in_gpu, float_value): 
return \ 
    tf.py_func(np_function,[tf_tensor_in_gpu, float_value],[tf.float32]) 

"tf.py_func"を使用して、私の関数からテンソルフローをカスタマイズしたいと考えています。上のコードで非テンソル入力（例： "float_value"）を関数に渡すにはどうすればよいですか？私のコードは正しいですか？私はsession.runを呼び出したときに実行時にエラーを出しています。

Answer 1

私がすることによってこれを解決：

def np_function_generator(float_value): 
    def np_function(np_array1): 
     np_array2 = ... 
     ... you can use float_value here ... 
     return np_array2 
    return np_function 


#tensorflow customised op 
def tf_function(tf_tensor_in_gpu, float_value): 
     np_function = np_function_generator(float_value): 
     return \ 
     tf.py_func(np_function,[tf_tensor_in_gpu],[tf.float32])