tf.map_fn＆amp; tf.range令人困惑的结果

Question

以下是可重现的代码：

def _test_fn(tp):
    tp0 = tp[0]
    tp1 = tp[1]
    result = tf.range(tp0, tp1)
    return result

ll = tf.constant([[1,4], [5, 7]])

result = tf.map_fn(lambda tp: _test_fn(tp), ll)

sess = tf.Session()
sess.run(result)

此代码预计输出[[1,2,3], [5,6]]。但是，我得到一个错误：

  

InvalidArgumentError（参见上面的回溯）：TensorArray具有不一致的形状。索引0具有形状：[3]但索引1具有形状：[2]

我是否误解了tf.range()和tf.map_fn()的使用情况，还是错误？

Answer 1

_test_fn的第一个应用将返回范围（1,4），即[1,2,3]。第二个应用程序将返回范围（5,7），即[5,6]。然后，Tensorflow将尝试将所有这些放入一个张量，即[[1,2,3]，[5,6]]。这不是一个有效的张量，因为这两行有不同的长度，所以这个代码崩溃了。你想要达到什么目的？