Question

我已经为玩具问题编写了一些TensorFlow代码，该代码使用了tf.while_loop。循环写入tf.TensorArray。在第一次迭代中，我想将10写入数组的第一个元素。然后在后续迭代中，我想将1 + (i-1)写入ith element中。因此，最终数组应类似于：[10, 11, 12, 13, 14, ...]。

这是我的代码，用于循环中只有两次迭代的情况：

将tensorflow导入为tf

def loop_body(i, x):
    x = tf.cond(tf.equal(i, 0), lambda: x.write(i, 10), lambda: x.write(i, 1 + x.read(i-1)))
    i = tf.add(i, 1)
    return i, x

num_iterations = 2
iteration_num = tf.constant(0, dtype=tf.int32)
array = tf.TensorArray(dtype=tf.int32, size=num_iterations)
loop_condition = lambda iteration_num, predictions: tf.less(iteration_num, num_iterations)
_, loop_output = tf.while_loop(loop_condition, loop_body, [iteration_num, array])
loop_op = loop_output.stack()

sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
outputs = sess.run(loop_op)
print(outputs)

运行此命令时，出现以下错误：

Invalid argument: TensorArray TensorArray_0: Could not read index 0 twice because it was cleared after a previous read (perhaps try setting clear_after_read = false?).

但是我不明白这个错误。在迭代的第二个循环中，我应该只读取一次索引0。在第一个循环中，我没有读取索引0，而只是将10分配给数组的第一个元素。

是什么导致此错误？

Answer 1

首先，请解释该错误实际上是由stack()引起的。在迭代的第二个循环中，您只读取一次索引0。但是stack()的角色再次被读取为0。换句话说，您的tf.while_loop已正确执行。让我们看看以下步骤。

# loop_op = loop_output.stack() #commented code

outputs = sess.run(loop_output.read(1)) #Modify code
print(outputs)

#print
11

您可以看到已经成功制作了11个。如果将其更改为read(0)，它将报告相同的错误。

然后解决该错误的方法是设置clear_after_read=False：

array = tf.TensorArray(dtype=tf.int32, size=num_iterations,clear_after_read=False)

写入TensorArray错误：“无法读取索引”

1 个答案: