Tensorflow将op应用于2d张量的每个元素

Question

我所追求的是能够将张量流op应用于2d张量的每个元素，例如。

input = tf.Variable([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0])
myCustomOp = ... # some kind of custom op that operates on 1D tensors
finalResult = tf.[thing I'm after](input, myCustomOp)
# when run final result should look like: [myCustomOp([1.0, 2.0]), myCustomOp([3.0, 4.0)]

有什么想法吗？

Answer 1

TensorFlow的下一个版本（0.8，如果您从源代码构建或下载每晚版本，目前可用）包括higher-order operators，包括tf.map_fn()和tf.scan()，可让您应用 function 由TensorFlow操作组成，用于较大张量的subtensors。

tf.map_fn(fn, elems, ...)函数将第一维的N - 维输入elems解包为多个N-1 - 维子展示符，并将fn应用于每个子指标。这似乎完全适合您的用例：

input = tf.Variable([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])
function_to_map = lambda x: f(x)  # Where `f` instantiates myCustomOp.
final_result = tf.map_fn(function_to_map, input)