Python 为什么酸洗tensorflow张量会失败？

下面是一个片段，它将成功地用

dill

序列化，但用

pickle

序列化失败。令人惊讶的是，

Tensor

对象不是本机可pickle的。这是线程感知张量的一个基本限制，还是只是没有实现

import dill
import pickle
import tensorflow as tf

dill.dumps(tf.zeros((1,1)))
print("Dill succeeded")
pickle.dumps(tf.zeros((1,1)))
print("Pickle succeeded")

输出：

$ python foo.py
Dill succeeded
Traceback (most recent call last):
  File "foo.py", line 7, in <module>
    pickle.dumps(tf.zeros((1,1)))
TypeError: can't pickle _thread.lock objects

$python foo.py
迪尔成功了
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“foo.py”，第7行，在
pickle.dumps（tf.zeros（（1,1）））
TypeError:无法pickle\u thread.lock对象

为什么dill可以序列化这些对象，而不是pickle？简单的回答是，

pickle

无法序列化python中的大多数对象，包括

thread.lock

对象。如果要序列化其中一个对象，请使用高级序列化库，如

dill

。至于

pickle

不能的确切原因，我认为最初它源于GIL和

frame

对象的实现，使得一些对象不可序列化，因此没有动力序列化语言中的所有内容。关于所有python对象的序列化所产生的安全问题，人们一直在谈论，但我认为这是一个转移视线的问题。没有完整的语言序列化限制了并行计算的操作能力，因此希望

pickle

能够从

dill

学习如何序列化更多的对象。

我发现我无法重现脚本的输出，并且

dill

和

pickle

的序列化都失败

虽然这个问题已经有好几年了，但我相信问题不在于pickle，而在于tensorflow 1.x中的张量不是立即计算的。而是在执行图形时对其进行求值。（在tensorflow 2.0中，默认情况下启用了急切执行，因此您实际上不必处理此范例）

使用

tf.enable\u eager\u execution（）

或在

tf.Session（）上下文中计算张量

使用Pickle或Dill时，以下脚本不会引发错误：

将tensorflow导入为tf
tf.enable_eager_execution（）
进口泡菜
#进口莳萝
n=tf.零（（1,1））
泡菜倾倒区（n）
#莳萝倾倒（n）
打印（‘成功’）

使用Session.run（）的相同脚本不会引发错误：

将tensorflow导入为tf
进口泡菜
#进口莳萝
使用tf.Session（）作为sess：
n=sess.run（tf.zeros（（1,1）））
泡菜倾倒区（n）
#莳萝倾倒（n）
打印（‘成功’）
可能重复如果查看回溯，很明显，
锁
对象没有酸洗。请注意，当您说函数没有立即求值时，这意味着它们被放在执行堆栈上，这意味着有一个到
帧
对象的连接，如我的回答中所述。自从OP发布以来，
dill
和
Tensor
对象都有了很大的发展。嗨@MikeMcKerns，虽然我不完全熟悉tensorflow的内部工作原理，也不完全熟悉它是如何使用
frame
对象的，但我是根据tf.Tensor的文档来回答的。构建上下文中的tf.Tensor实际上并不包含该Tensor的值，而是tensorflow操作输出的句柄。由于它不是Python对象，我认为除非对它求值，否则它是可序列化的是没有意义的。。。组成python函数的对象在函数第一次求值之前和之后是不同的。通过延迟求值，python函数的框架在构建时就已经组成，但是直到第一次调用它时才处理它的内容。在此之前，函数的核心被放在执行堆栈上（基本上是在
帧上），以便在调用时检索。另外，请注意，python中的所有内容本质上都是一个对象——一个列表、一个文件句柄。。。基本上，任何具有
类型的内容（即，派生自python类）。@MikeMcKerns我希望您不介意我再问一些问题，因为您似乎非常熟悉这个主题。在这种情况下，调用调用TysFooS+C++ API时，TunSoRoSO不重要吗？事实上，<>代码>框架>代码>似乎是一个C++结构。Python对象通常是围绕C类型对象的瘦类——除非你直接调用一个<代码> cType < /C>（如果我没有错的话）。所以，我必须看看如何调用
tensorflow
C-type api。你没有用dill库提供tf-tensor序列化的证据。@denfromufa：OP不是这样问的。在你看来，除了OP在问题中所做的以外，我还应该展示什么呢？我现在明白了，很抱歉搞混了！