如您正确指出的那样, tf.gfile
是访问文件系统的抽象,在此处进行了说明 。建议不要使用纯Python API,因为它提供了一定程度的可移植性。

tf.gfile在TensorFlow中做什么?

共 2 个回答
高赞
时间
活跃
0

0

对于在此登陆的任何人,(由Googler提供)以下答案: 为什么使用tensorflow gfile? (用于文件I / O)
tf.gfile模块的主要作用是:
提供接近Python文件对象的API,以及
提供基于TensorFlow的C ++ FileSystem API的实现。
C ++ FileSystem API支持多种文件系统实现,包括本地文件,Google Cloud Storage(使用
gs://
前缀)和HDFS(使用hdfs://
前缀)。 TensorFlow将这些导出为tf.gfile
,以便您可以使用这些实现来保存和加载检查点,编写TensorBoard日志以及访问训练数据(除其他用途外)。但是,如果所有文件都是本地文件,则可以毫无问题地使用常规Python文件API。
新手导航
- 社区规范
- 提出问题
- 进行投票
- 个人资料
- 优化问题
- 回答问题
0
我见过人们使用
tf.gfile
几个功能,例如tf.gfile.GFile
或tf.gfile.Exists
。我的想法是tf.gfile
处理文件。但是,我无法找到官方文档以查看其提供的其他内容。如果您能帮助我的话,那太好了。