в чем разница между tf.constant и tf.convert_to_tensor

Question

tf.to_float(tf.convert_to_tensor(python_object)) используется много раз в API-интерфейсе обнаружения объектов Tensorflow, как grid_anchor_generator . обычно я буду использовать tf.constant(python_object, dtype=tf.float32). Мне интересно, разница между ними. Спасибо

Answer 1

Для tf.constant входное значение должно быть статического нетензорного типа. Например, массив numpy.

Для tf.convert_to_tensor значение «объект, тип которого имеет зарегистрированную функцию преобразования Тензор». Это означает, что типы ввода, такие как Tensors или tf. В качестве входных данных также могут быть указаны переменные. Например, см. Тензорную функцию преобразования переменных здесь: https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.8/tensorflow/python/ops/variables.py#L762