Question

我对使用TensorArray有疑问。

问题：
我想要使用tf.while_loop访问TensorArray的元素。请注意，我可以使用例如u1.read(0)来阅读TensorArray的内容。

我目前的代码：
以下是我到目前为止的情况：

embeds_raw = tf.constant(np.array([
    [1, 1],
    [1, 1],
    [2, 2],
    [3, 3],
    [3, 3],
    [3, 3]
], dtype='float32'))
embeds = tf.Variable(initial_value=embeds_raw)
container_variable = tf.zeros([512], dtype=tf.int32, name='container_variable')
sen_len = tf.placeholder('int32', shape=[None], name='sen_len')
# max_l = tf.reduce_max(sen_len)
current_size = tf.shape(sen_len)[0]
padded_sen_len = tf.pad(sen_len, [[0, 512 - current_size]], 'CONSTANT')
added_container_variable = tf.add(container_variable, padded_sen_len)
u1 = tf.TensorArray(dtype=tf.float32, size=512, clear_after_read=False)
u1 = u1.split(embeds, added_container_variable)

sentences = []
i = 0

def condition(_i, _t_array):
    return tf.less(_i, current_size)

def body(_i, _t_array):
    sentences.append(_t_array.read(_i))
    return _i + 1, _t_array

idx, arr = tf.while_loop(condition, body, [i, u1])

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    sents = sess.run(arr, feed_dict={sen_len: [2, 1, 3]})
    print(sents)

错误消息：

Traceback（最近一次调用最后一次）：文件＆＃34; /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py" ;, 第267行， init fetch，allow_tensor = True，allow_operation = True））File＆＃34; /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/framework/ops.py"，第2584行，在as_graph_element中 return self._as_graph_element_locked（obj，allow_tensor，allow_operation）文件＆＃34; /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/framework/ops.py" ;, 第2673行，在_as_graph_element_locked中％（type（obj）。 name ，types_str））TypeError：无法将TensorArray转换为Tensor或Operation。

在处理上述异常期间，发生了另一个异常：

Traceback（最近一次调用最后一次）：文件＆＃34; /home/ultimateai/Honain/new/ultimateai/exercises/dynamic_reshape.py" ;, 第191行，in main（）File＆＃34; /home/ultimateai/Honain/new/ultimateai/exercises/dynamic_reshape.py"，第187行，主要 variable_container（）File＆＃34; /home/ultimateai/Honain/new/ultimateai/exercises/dynamic_reshape.py"，第179行，在variable_container中 sents = sess.run（arr，feed_dict = {sen_len：[2,1,3]}）文件＆＃34; /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/client/session。 PY＆＃34 ;, 789行，在运行中 run_metadata_ptr）File＆＃34; /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py"，第984行，在_run self._graph，fetches，feed_dict_string，feed_handles = feed_handles）文件＆＃34; /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py" ;, 第410行，在 init 中 self._fetch_mapper = _FetchMapper.for_fetch（fetches）File＆＃34; /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py"，第238行，在for_fetch中 return _ElementFetchMapper（fetches，contraction_fn）File＆＃34; /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py"，第271行，在 init 中％（fetch，type（fetch），str（e）））TypeError：Fetch参数的类型无效，必须是字符串或张量。（无法将TensorArray转换为Tensor或操作）。

Answer 1

我没有足够的声誉发表评论，所以我会写一个答案。

我不太明白你的代码打算做什么，但例外是因为sess.run（）返回Tensor s，而arr是TensorArray。你可以做，例如：

sents = sess.run(arr.concat(), feed_dict={sen_len: [2, 1, 3]})

当然，这只会解除你的分裂。如果你想获得所有的价值，可能：

sents = sess.run([arr.read(i) for i in range(512)], feed_dict={sen_len: [2, 1, 3]})

但我确信必须有比硬编码512更清洁的方法。大概是你的while_loop意味着做某事。

如何在Tensorflow中使用tf.while_loop访问TensorArray元素？

1 个答案: