tf.gfile 在 TensorFlow 中做了什么？答案

【问题标题】：What does tf.gfile do in TensorFlow?tf.gfile 在 TensorFlow 中做了什么？
【发布时间】：2017-07-04 13:26:32
【问题描述】：

我见过有人使用tf.gfile 的多个函数，例如tf.gfile.GFile 或tf.gfile.Exists。我的想法是tf.gfile 处理文件。但是，我无法找到官方文档来查看它还提供了什么。

如果你能帮我解决，那就太好了。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

对于登陆这里的任何人，以下答案（由 googler 提供）：Why use tensorflow gfile? (for file I/O)

tf.gfile 模块的主要作用有：

提供接近 Python 文件对象的 API，以及

提供基于 TensorFlow 的 C++ FileSystem API 的实现。

C++ FileSystem API 支持多种文件系统实现，包括本地文件、Google Cloud Storage（使用 gs:// 前缀）、和 HDFS（使用 hdfs:// 前缀）。 TensorFlow 将这些导出为 tf.gfile，以便您可以使用这些实现来保存和加载检查点、编写 TensorBoard 日志和访问训练数据（以及其他用途）。但是，如果您的所有文件都是本地文件，则您可以毫无问题地使用常规的 Python 文件 API。

【讨论】：

我还是不明白。你不能只用open(file_name, 'w') as f:吗？
@ChaineSanBuenaventura，是的，你可以。仅当您想使用不太常见的文件系统时才需要 gfile，例如“谷歌云存储”
@Chaine 我认为如果您想在本地调试模型并在云上训练它，使用 tf.gfile 会容易得多。然后，您不必更改一行。
@YuvalAtzmon ：所以，如果我想使用 HDFS 进行并行化，那么我必须将 tf.gfile 与 tensorflow 一起使用，这是正确的，也可以将 Google Cloud Storage 与 tensorflow 一起使用。

【解决方案2】：

正如您正确指出的那样，tf.gfile 是访问文件系统的抽象，并记录在 here 中。建议不要使用普通的 python API，因为它提供了一定程度的可移植性。

【讨论】：

我还是不明白。你不能只用with open(file_name, 'w') as f:吗？某种程度的可移植性是什么意思？
根据您的使用情况，相关文档实际上可能位于tf.io.gfile