问题

我目前正在进行一个项目，我在其中使用Python实现了一个自定义的动态时间规整（DTW）算法。现在，我想将这个自定义的DTW算法集成到TensorFlow 2.5.0中，具体来说是在一个用于RNN模型的自定义层中。TensorFlow文档没有涵盖这种特定情况，我也没有找到任何讨论这个问题的资源或示例。有谁能提供关于如何做到这一点的指导？

这是我自定义DTW算法的Python代码：

import numpy as np

def custom_dtw(seq1, seq2):
    # 在这里实现DTW算法...
    pass

我希望在一个自定义的TensorFlow层中使用它，如下所示：

import tensorflow as tf

class CustomDTWLayer(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self):
        super(CustomDTWLayer, self).__init__()

    def call(self, inputs):
        # 在这里使用custom_dtw...
        pass

我会感激任何关于如何做到这一点或指向正确方向的帮助。谢谢！

import numpy as np

def custom_dtw(seq1, seq2):
    # DTW algorithm implementation here...
    pass

import tensorflow as tf

class CustomDTWLayer(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self):
        super(CustomDTWLayer, self).__init__()

    def call(self, inputs):
        # Use custom_dtw here...
        pass

答案1

得分: 1

要将自定义动态时间规整算法与TensorFlow集成，您需要将您的DTW函数封装在tf.py_function中，这允许您在TensorFlow图中运行任意Python代码。以下是如何做：

```python
import tensorflow as tf

class CustomDTWLayer(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self):
        super(CustomDTWLayer, self).__init__()

    def call(self, inputs):
        result = tf.py_function(custom_dtw, [inputs], tf.float32)
        return result

在这段代码中，custom_dtw是您的DTW函数，[inputs]是传递给函数的张量输入列表，tf.float32是函数的输出类型。

注意：因为tf.py_function在TensorFlow图之外运行，它无法受益于GPU加速，并且其梯度不会自动计算。

参考：

tf.py_function的TensorFlow文档：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/py_function

希望对您有所帮助！

<details>
<summary>英文:</summary>

To integrate a custom dynamic time warping algorithm with TensorFlow, you&#39;ll need to wrap your DTW function in a tf.py_function, which allows you to run arbitrary Python code within a TensorFlow graph. Here&#39;s how to do this:

    import tensorflow as tf
    
    class CustomDTWLayer(tf.keras.layers.Layer):
        def __init__(self):
            super(CustomDTWLayer, self).__init__()
    
        def call(self, inputs):
            result = tf.py_function(custom_dtw, [inputs], tf.float32)
            return result

In this code, custom_dtw is your DTW function, [inputs] is the list of tensor inputs to your function, and tf.float32 is the output type of your function.

Note: Because tf.py_function operates outside of the TensorFlow graph, it cannot benefit from GPU acceleration and its gradients are not automatically computed.

Reference:

TensorFlow documentation on tf.py_function: https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/py_function

I hope this helps!

</details>