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TensorFlowでtf.gfileは何をしますか？

tf.gfileやtf.gfile.GFileなど、tf.gfile.Existsのいくつかの関数を使用している人々を見てきました。私はtf.gfileがファイルを扱うという考えを持っています。しかし、私はそれが提供する他のものを確認するための公式ドキュメントを見つけることができませんでした。

あなたがそれで私を助けることができればそれは素晴らしいことです。

pythontensorflowdeep-learning
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Chip Huyen

ここに着陸した人には、次の答えが（グーグルによって）提供されました： なぜtensorflow gfileを使用するのですか（ファイルI/Oの場合）

Tf.gfileモジュールの主な役割は次のとおりです。

  1. Pythonのファイルオブジェクトに近いAPIを提供するため、および

  2. TensorFlowのC++ FileSystem APIに基づいた実装を提供します。

C++ FileSystem APIは、ローカルファイル、Google Cloud Storage（gs://プレフィックスを使用）、HDFS（hdfs://プレフィックスを使用）など、複数のファイルシステムの実装をサポートしています。 TensorFlowはこれらをtf.gfileとしてエクスポートするため、これらの実装を使用して、チェックポイントの保存と読み込み、TensorBoardログの書き込み、およびトレーニングデータへのアクセス（その他の用途）を行うことができます。ただし、すべてのファイルがローカルの場合、通常のPythonファイルAPIを問題なく使用できます。

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Yuval Atzmon

あなたが正しく指摘しているようにtf.gfileは、ファイルシステムにアクセスするための抽象概念であり、文書化されています ここ 。平易なpython APIを使用するよりも、ある程度の移植性を提供するため推奨されます。

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