Question

这听起来非常简单但我在互联网上找不到任何信息。我可能缺乏一些基本的理解。

我想做一些简单的事情：一个循环变量。说：

 1       6       1  0.5004E+02
 2     487       1  0.3495E+02
 3      34       1  0.0344E+02
 ....

有一些固定的（但可训练的）#!/bin/bash input='input.txt' i=1 sort -nk 1 $input > 'temp.txt' while read line; do awk -v var="$i" '$1 == var' temp.txt > "cluster${i}.txt" until [[$i -lt 20]]; do i=$((i+1)) done done for f in *.txt; do sort -nk 4 > temp2.txt head -1 temp2.txt rm temp2.txt done > output.txt。

我尝试过这样的事情：

Z(t) = W * Z(t-1)

但是，当然，在会话中，如果我W，则会提供initializer = tf.random_uniform_initializer(0., 1.) with tf.variable_scope('recurrent', initializer=initializer): Z = tf.get_variable('Z', shape=[...]) Z = tf.matmul(W, Z)的连贯值，但Z.eval()本身不会更新。

因此我的问题是：如何创建一个在使用TensorFlow运行图形时更新的循环变量？

非常感谢你的帮助！

Answer 1

当你写一个像

这样的陈述时

Z = tf.matmul(W, Z)

您正在更新 python 变量Z，而不是与TensorFlow变量Z关联的TensorFlow内部存储。请查看TensorFlow中有状态操作的section，了解TensorFlow如何管理状态。要回答您的具体问题，您必须使用tf.assign操作更新TensorFlow的Z变量，如下所示：

Z = tf.assign(Z, tf.matmul(W, Z))

如何使用TensorFlow创建循环变量

1 个答案: