TF Python producing malformed JSON for numpy style arrays.
Nadie ha tomado este issue todavía.
- Lenguaje dominante
- Java
- Estrellas
- 928
- Forks
- 227
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Descripción
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?
Guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
Línea de trabajo
Comienza reproduciendo la serialización de TF Python mostrada en el issue y rastreando cómo los datos de TF Java NdArray llegan al parsing de GSON. Compara la representación de array propuesta con el formato OpenJData y define el comportamiento de compatibilidad esperado; se considerará terminado cuando se hayan acordado el formato y la responsabilidad de la serialización/deserialización, y ya no se produzca JSON malformado.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Evaluación
- Stack tecnológico
- java, python, tensorflow
- Área
- api, backend
- Tipo de issue
- Error
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Estado de actividad
- Estancado
- Claridad
- Necesita aclaración
- Aptitud para principiantes
- 22/100