Deep Learning avec Keras et TensorFlow

Graphes TensorFlow

Dans cette annexe, nous étudions les graphes générés par les fonctions TF (voir le

chapitre4).

FONCTIONS TF ET FONCTIONS CONCRÈTES

Les fonctions TF sont polymorphiques. Autrement dit, elles acceptent des entrées

de types (et de formes) différents. Prenons, par exemple, la fonction tf_cube()

suivante :

@tf.function

def tf_cube(x):

return x ** 3

Chaque fois que vous appelez une fonction TF avec une nouvelle combinaison

de types ou de formes d’entrées, elle génère une nouvelle fonction concrète ayant son

propre graphe adapté à cette combinaison spécique. Une telle combinaison de types

et de formes d’arguments est appelée signature ...