tf.while_loop

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了tf.while_loop相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

tf.while_loop(cond,
        body,
        loop_vars,
        shape_invariants
=None,
        parallel_iterations
=10,
        back_prop
=True,       swap_memory=False,
        name
=None,    
        maximum_iterations
=None,
        return_same_structure
=False)

tf.while_loop 可以这样理解:

loop = []
while cond(loop):
    loop = body(loop)

即loop参数先传入cond 判断条件是否成立,成立之后,把 loop参数传入body 执行操作, 然后返回 操作后的 loop 参数,即loop参数已被更新,再把更新后的参数传入cond, 依次循环,直到不满足条件。

我们来看这样一个场景如何在 tensorflow中实现:

i= 0
n =10
while(i < n):
    i = i +1

首先这个要有个判断条件的语句,即:

i < n

满足条件就执行循环体里的操作,这个判断条件在tensorflow里,要写个函数来代替,即:

def cond(i, n):
    return i < n

之后是循环体里的操作,也要一个函数来代替,即:

def body(i, n):
    i = i + 1
    return i, n

请注意body函数里虽然没有与参数 n 有关的操作,但是必须要传入参数 n, 因为正如前面所说,要构成循环,参数在body函数更新后还要返回给cond函数,判断是否满足条件,如果不传入参数 n 下次,就没法判断了,合起来总得代码为:

import tensorflow as tf 

i = tf.constant(0)

c = lambda i: tf.less(i, 10)

b = lambda i: tf.add(i, 1)

r = tf.while_loop(c, b, [i])

with tf.Session() as sess:
    tf.global_variables_initializer().run()    
    print(sess.run(r))

 









以上是关于tf.while_loop的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

tf.while_loop

11 tensorflow在tf.while_loop循环(非一般循环)中使用操纵变量该怎么做

tensorflow-tf.while_loop

没有为任何变量提供渐变来增加tf.while_loop中的Loss值

tf.while_loop - ValueError:这两个结构的元素数量不同

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