制作一个列表并在TensorFlow

Question

我是TensorFlow的新手。我无法理解如何在TensorFlow中创建动态“pythonic”列表。基本上，我对张量对象（train_data[i]）执行一些计算并将其附加到“列表”X，我希望它是一个形状为(100,)的张量

我想做这样的事情：

X = []
for i in range(100):
    q = tf.log(train_data[i]) 
    print(q)    #Tensor("Log:0", shape=(), dtype=float32) 
    X.append(q)

我希望X成为形状(100,)的张量，基本上是一个张量对象的列向量。如果我运行上面的代码，我会得到一个TensorObjects的python列表。

Answer 1

如果您想将X转换为（100，）张量，可以在for循环后添加X = tf.stack(X)：

X = []
for i in range(100):
  q = tf.log(train_data[i]) 
  print(q)    #Tensor("Log:0", shape=(), dtype=float32) 
  X.append(q)
X = tf.stack(X)

这是一个有用的结构，您可能需要tf.unstack一些张量，循环结果列表，然后使用tf.stack返回单个张量。

Answer 2

我认为这里真正的答案是你必须改变你的思维方式。在Tensorflow中，首先定义计算图，然后使用值作为输入对其进行评估。

对于您的示例：如果X确实是具有形状（100,1）的Tensor，则tf.log（X）将最有效。 如果您想像代码建议的那样创建动态列表，最好在将其传递给图表之前创建此列表。

请告诉我这是否有帮助！