TF Python producing malformed JSON for numpy style arrays.

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評価

難易度
5/5
見積もり時間
1週間以上
初心者へのやさしさ
22/100
issue の種類
バグ
明瞭さ
説明が足りない
活発さ
停滞
技術スタック
java, python, tensorflow
領域
api, backend

調査の方向性

まず、issue に示されている TF Python のシリアライズを再現し、TF Java NdArray のデータがどのように GSON のパース処理に到達するかを追跡します。提案されている配列表現を OpenJData 形式と比較し、期待される互換性の動作を定義します。形式とシリアライズ/デシリアライズの責任範囲について合意され、形式不正な JSON が生成されなくなれば完了です。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

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?

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Java
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