Question

函数tf.while_loop（）（https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/while_loop）重复身体＆＃34; b＆＃34;而条件＆＃34; c＆＃34;是真的。例如：

import tensorflow as tf    
i = tf.constant(0)
c = lambda i: tf.greater(10,i)
b = lambda i: tf.add(i, 1)
r = tf.while_loop(c, b, [i])

如果条件是向量，我该如何调整它，例如

c = lambda i: tf.greater([10,10],[i,i])

问题是上面的内容返回一个向量（而不是True或False），与例如一样。

tf.greater([2,2],[1,1])

当所有vector元素都为true时，我需要返回true，否则返回false。我建议

i = tf.constant(0)
c = lambda i: True if all(item == True for item in tf.greater([10,10],[i,i]))==True else False
b = lambda i: tf.add(i, 1)
r = tf.while_loop(c, b, [i])

但这不起作用，出现以下错误：

TypeError: `Tensor` objects are not iterable when eager execution is not enabled. To iterate over this tensor use `tf.map_fn`.

有什么想法吗？

Answer 1

解决方案是使用tf.reduce_all（）：

i = tf.constant(0)
c = lambda i: tf.reduce_all(tf.greater([10,10],[i,i]))
b = lambda i: tf.add(i, 1)
r = tf.while_loop(c, b, [i])

Tensorflow：tf.while_loop（），带有向量条件

1 个答案: