tf.while_loop - ValueError：这两个结构没有相同数量的元素

Question

我试图在Tensorflow中执行以下操作 -

import tensorflow as tf

graph = tf.Graph()

with graph.as_default():

    i = tf.Variable(0)
    sol = tf.Variable(0)

    def cond(i, sol):
        return tf.less(i, 2)
    def body(i, sol):
        i = tf.add(i, 1)
        sol = tf.add(sol, 1)
    tf.while_loop(cond, body, [i, sol])

with tf.Session(graph=graph) as session:
    tf.global_variables_initializer().run()

    result = session.run(sol, feed_dict={})
    print result

我得到的错误如下图所示。

我无法理解这两种结构是什么＆＃39;在错误消息中。我想最终制作一个＆tff.while_loop＆＃39;与条件＆＃39;基于tf.Placeholder的值（＆＃39; i＆＃39;在上面的代码中）。

Answer 1

您应该将return添加到body功能：

def body(i, sol):
    i = tf.add(i, 1)
    sol = tf.add(sol, 1)
    retrun [i, sol]

但我认为您还应该将代码更改为

graph = tf.Graph()

with graph.as_default():
    i = tf.Variable(0)
    sol = tf.Variable(0)

    def cond(i, sol):
        return tf.less(i, 2)
    def body(i, sol):
        i = tf.add(i, 1)
        sol = tf.add(sol, 1)
        return [i, sol]
    result = tf.while_loop(cond, body, [i, sol])

with tf.Session(graph=graph) as session:
    tf.global_variables_initializer().run()

    result = session.run(result, feed_dict={})
    print(result[1])

因为tf.while只是图表中的节点，您应该运行该节点，否则您将无法获得任何结果。