Метод consumers
Метод consumers класса Tensor возвращает список операций,
которые потребляют данный тензор, то есть используют его
в качестве входных данных в графе вычислений. Метод не принимает
параметров и возвращает список объектов Operation.
Этот метод особенно полезен при анализе графа вычислений
и отладке моделей TensorFlow.
Синтаксис
t.consumers()
Пример
Давайте создадим тензор и получим список его потребителей:
import tensorflow as tf
t = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
res = t.consumers()
print(res)
Результат выполнения кода:
[]
Как видно из результата, у только что созданного тензора нет потребителей, поэтому возвращается пустой список.
Пример
Давайте создадим тензор и выполним над ним операцию, после чего получим список его потребителей:
import tensorflow as tf
t = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
res = t + 10
print(t.consumers())
Результат выполнения кода:
[<tf.Operation 'add' type=Add>]
Теперь у тензора t появился один потребитель -
операция сложения add, которая использует его
в качестве входных данных.
Пример
Давайте создадим тензор и выполним над ним несколько операций, чтобы увидеть всех его потребителей:
import tensorflow as tf
t = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
res1 = t + 10
res2 = t * 2
res3 = tf.reduce_sum(t)
print(t.consumers())
Результат выполнения кода:
[<tf.Operation 'add' type=Add>, <tf.Operation 'mul' type=Mul>, <tf.Operation 'Sum' type=Sum>]
Метод consumers вернул список из трех операций,
которые используют тензор t в качестве входных данных.
