切片分配给张量流变量

Question

我正在尝试为张量流中的变量切片分配值，但显示以下错误：'ValueError：仅变量支持切片分配'。即使我正在尝试对变量进行切片分配，为什么也会显示此错误。我的代码是这样的：

var1 = var1[startx:endx,starty:endy].assign(tf.ones([endx-startx,endy-starty],dtype=tf.int32))

其中var1是张量流变量。

Answer 1

对var1进行切片后，它就不再是变量。

numpy样式切片符号（tensor[a:b]）是较长的张量流符号tf.slice(tensor, a, a+b)的简写，后者在图形上输出新的张量运算（请参见https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/slice）。

您要制作的图形看起来像（括号中指示张量输出类型）：

Var1（tf.Variable）-> tf.slice（tf.Tensor）张量-> tf.assign（tf.Variable）。

由于分配仅适用于tf.Variable个对象，因此不适用于切片op的输出。

Answer 2

另一个答案是正确的；对tf变量执行任何操作都不会（总是）返回tf变量。因此，如果要链接分配，请使用显式控件依赖项：

v = tf.Variable(...)
with tf.control_dependencies([v[...].assign(...)]):
  return v[...].assign(...)