TF Python producing malformed JSON for numpy style arrays.

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Avaliação

Dificuldade
5/5
Tempo estimado
Mais de uma semana
Facilidade para iniciantes
22/100
Tipo de issue
Bug
Clareza
Precisa de esclarecimento
Status de atividade
Estagnada
Stack de tecnologia
java, python, tensorflow
Domínio
api, backend

Direção de pesquisa

Comece reproduzindo a serialização TF Python mostrada na issue e rastreando como os dados de TF Java NdArray chegam ao parsing do GSON. Compare a representação de array proposta com o formato OpenJData e defina o comportamento de compatibilidade esperado; considera-se concluído quando o formato e a responsabilidade pela serialização/deserialização estiverem acordados e nenhum JSON malformado for mais produzido.

Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.

Descrição

TF Python serializes numpy style arrays (e.g. Java NdArray) in the format 'normalizer': array([[0.2, 0.2], [0.1, 0.3]], dtype=float32)'.
This is not standard JSON, and tools, like GSON, throw a MalformedJsonException when trying to parse this.

The issue is how to best handle this in TF Java.

I have looked at GSON using customized TypeAdapter and Serilaizers/Deserializers, but I cannot get past the low level parsing throwing the MalformedJsonException. Right now I think my only alternative is to write a pre-parser to convert the array() format string to a wellformed JSON string.
For example, for the above example:

         {
             'normalizer': {
                " '_ArraySize_' = [1,2],    
                " '_ArrayData_' =  [[0.2, 0.2], [0.1, 0.3]], 
                " '_ArrayType_' = 'float32' 
              }
          }

_ArraySize_ is the array's shape and _ArrayType_ is the datatype for the NdArray.
This format is taken from OpenJData

Also, once we settle on a way to do this, should the NdArray package be modified to include serialize/deserialize methods.
What about compatibility with TF Python?

Any suggestions?

Linguagem predominante
Java
Estrelas
928
Forks
227
Métricas de merge de PRs
Nenhum PR com merge em 30d

Guia de contribuição

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Primeiros passos

  1. Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
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  4. Abra um pull request que referencie o número da issue.

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