如何运行以张量为范围的循环？（在tensorflow中）

Question

我想要一个for循环，它的迭代次数取决于张量值。例如：

for i in tf.range(input_placeholder[1,1]):
  # do something

但是，我得到以下错误：

“TypeError:”Tensor“对象不可iterable”

我该怎么办？

Answer 1

为此，需要使用tensorflow while循环（^{}），如下所示：

i = tf.constant(0)
while_condition = lambda i: tf.less(i, input_placeholder[1, 1])
def body(i):
    # do something here which you want to do in your loop
    # increment i
    return [tf.add(i, 1)]

# do the loop:
r = tf.while_loop(while_condition, body, [i])

Answer 2

TensorFlow Python API函数的返回值类型，包括tf.range是^{}。Tensor是表示计算的图中节点的符号句柄。通过调用Tensor上的eval方法或将对象传递给Session的run方法来执行实际计算。在您的例子中，您可能只想遍历numpy的range。

for in in np.range(...):
  # do something