当预期元组类型参数时，我们是否总能使用列表类型作为函数参数？

Posted 2021-04-09

我一直在研究用Python编写的Tensorflow API。我有两个问题。

1.当预期元组时，我们是否总能使用列表类型作为函数参数？

如果我们查看有关tf.placeholder及其示例（https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/placeholder）的官方API定义，我们会看到此函数的第二个参数是“形状”。在示例代码中，我们可以看到元组用于提供形状信息作为参数，如下所示。

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(1024, 1024))

但是，在官方教程页面（https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners）中，该示例使用列表作为形状而不是使用元组，如下所示。

y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])

我知道列表和元组之间存在一些差异，例如不可变与可变。

如果列表支持元组的所有功能，那么我们是否可以总是安全地使用列表而不是元组作为函数参数？是推荐吗？

2.上面示例代码中[None，10]的含义是什么？

在上面的示例代码中，使用了[None，10]。通常使用这种表达方式吗？如果是这样，那么“无”也被认为是一种数字？

答案

几乎所有你可以在tuple上做的事情你也可以在列表上做。然而反之亦然，因为tuple是不可变的，而list是可变的。

但是有例外。因为元组是不可变的：

• 它可以用作字典中的键。
• 用于set。

列表旨在是同构序列，而元组是异构数据结构。此外，tuple在性能方面略胜一筹。

来自Python's Tuples and Sequences文件：

尽管元组看起来与列表类似，但它们通常用于不同的情况并用于不同的目的。元组是不可变的，并且通常包含异构的元素序列，这些元素可以通过解包（参见本节后面部分）或索引（或者甚至是在namedtuples的情况下通过属性）来访问。

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所以你的问题的答案：

当预期元组时，我们是否可以始终使用列表类型作为函数参数？

在大多数情况下，您可以使用list而不是tuple，但并非总是如此。但是你不必担心这一点，因为Python会在你使用list时出现问题时提醒你。以下是您收到的错误：

TypeError: unhashable type: 'list'

例如：

>>> set([1, [1, 2]])
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'list'

>>> {[1, 2]: 1}
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'list'

另一答案

正如Moinuddin Quadri在qazxsw poi中指出的那样，你可以用一个2元素的https://stackoverflow.com/a/48038899/7505395换一个list。

回答你的第二个问题：

根据你链接的文档，在tuple的上下文中[None,784]意味着一个维度是无限的，一个固定为784：

shape

https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners#implementing_the_regression

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])不是具体的价值。这是一个x，当我们要求TensorFlow运行计算时，我们将输入一个值。我们希望能够输入任意数量的MNIST图像，每个图像被平铺成784维向量。我们将其表示为具有placeholder的浮点数的二维张量。

（这里shape [None, 784]意味着尺寸可以是任何长度。）

另一答案

“当预期元组时，我们总是可以使用列表类型作为函数参数吗？”

不可以。除了其他原因，该功能可能会检查类型。

None

还有一些Python语法需要元组的地方，如except子句。

>>> issubclass(ZeroDivisionError, (Exception,))
True
>>> issubclass(ZeroDivisionError, [Exception,])
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#6>", line 1, in <module>
    issubclass(ZeroDivisionError, [Exception,])
TypeError: issubclass() arg 2 must be a class or tuple of classes