张量流星图操作？

Question

Tensorflow具有a map style operation。但是，它需要一个仅输入一个功能。如果我的函数需要多个输入张量，那么此操作将很难使用。

例如，如果我要将矩阵中每行的最后n个元素设置为0，其中n是按行确定的，则可以执行以下操作来获取单行操作：

def row_zero(input_array, n):
    return tf.pad(input_array[:-n], [[0,n]])

哪个给：

>>> with tf.Session('') as sesh:
...     sesh.run(row_zero(tf.constant([1,2,3,4,5]),3))
... 
array([1, 2, 0, 0, 0], dtype=int32)

但是，如果我想按行执行此操作：

def rowwise_row_zero(input_matrix, array_of_n):
    return tf.map_fn(...)

我遇到了一个障碍，因为tf.map_fn仅会映射到单个输入。在香草蟒蛇中，我可以zip和input_matrix和array_of_n。但是，在tensorflow中，没有类似zip的功能。如何在张量流中映射具有多个输入的函数？