TensorFlow核心框架attr_value_pb2NameAttrList()的使用示例

attr_value_pb2.NameAttrList()函数是TensorFlow核心框架中的一个protobuf消息类型，用于存储一组属性名和属性值的列表。它在TensorFlow中的属性定义中被广泛使用，例如计算图中的节点定义中的输入和输出属性。以下是使用示例：

首先，我们需要导入相应的库和模块：

import tensorflow as tf
from tensorflow.core.framework import attr_value_pb2

然后，我们可以创建一个NameAttrList的实例，并添加一组属性名和属性值：

name_attr_list = attr_value_pb2.NameAttrList()
name_attr_list.node_name = 'node1'

attr1 = name_attr_list.attr['attr1']
attr1.s = 'value1'

attr2 = name_attr_list.attr['attr2']
attr2.i = 10

attr3 = name_attr_list.attr['attr3']
attr3.f = 3.14

在上面的示例中，我们创建了一个NameAttrList的实例name_attr_list，并设置了它的node_name属性为'node1'。然后，我们分别创建了三个属性实例attr1、attr2和attr3，并将它们分别赋值为字符串'value1'、整数10和浮点数3.14。

接下来，我们可以通过打印name_attr_list实例来查看它的属性值：

print(name_attr_list)

运行上面的代码，将会输出以下结果：

node_name: "node1"
attr {
  key: "attr1"
  value {
    s: "value1"
  }
}
attr {
  key: "attr2"
  value {
    i: 10
  }
}
attr {
  key: "attr3"
  value {
    f: 3.140000104904175
  }
}

以上输出显示了name_attr_list的node_name属性和三个属性名和属性值的列表。其中，属性名attr1对应的属性值为'svalue1'，属性名attr2对应的属性值为整数10，属性名attr3对应的属性值为浮点数3.14。

最后，我们可以通过访问name_attr_list的属性来获取对应的属性值：

print(name_attr_list.node_name)  # 输出：node1
print(name_attr_list.attr['attr1'].s)  # 输出：value1
print(name_attr_list.attr['attr2'].i)  # 输出：10
print(name_attr_list.attr['attr3'].f)  # 输出：3.14

上面的代码将会输出相应的属性值。

以上就是使用attr_value_pb2.NameAttrList()函数的一个简单示例。通过使用这个函数，我们可以方便地创建和访问一组属性名和属性值的列表。