在上述示例中,我们定义了一个sum_with_loop函数,它使用for循环来计算从0到n-1的累加和。然后,我们创建一个常量n,并将其传递给sum_with_loop函数,最后在会话中运行计算图并打印结果。 使用tf.while_loop操作: TensorFlow还提供了tf.while_loop操作,它可以更灵活地实现循环。tf.while_loop接受一个
在TensorFlow中,可以使用循环来存储操作。循环结构在TensorFlow中通常使用tf.while_loop函数来实现。tf.while_loop函数接受一个循环条件函数和一个循环体函数作为参数。 循环条件函数定义了循环是否继续执行的条件,它通常会根据循环的迭代次数或其他条件来判断是否继续执行循环。循环体函数定义了每次循环迭代时需要执行的...
因此,tf.while_loop执行的是tensorflow计算图中的循环,对于不是在计算图中的,就不会参与循环。注意:而且必须是与loop_vars中指定的变量存在数据依赖关系的tensor才可以!此外,即使是依赖关系,也必须是_recurrence循环体中return出的变量,才会真正的变化。比如,见下面的self.L。总之,想操纵变量,就要传入loop_vars! 如...
import tensorflow as tf def func1(): return tf.constant(False) def func2(): return tf.constant(True) batch_size = 4 global_tensor = tf.cast(tf.ones([batch_size, 2]), tf.float32) input_list = tf.constant(False, shape=[1]) input_index = tf.constant(0) def while_cond(i1, i...
tensorflow中while_loop() https://blog.csdn.net/sinat_34474705/article/details/79402967
i1, a1, b1 = tf.while_loop(cond1, body, (2, 1, 1)) i2, a2, b2 = tf.while_loop(cond2, body, (2, 1, 1)) i3, a3, b3 = tf.while_loop(cond3, body, (2, 1, 1)) sess = tf.Session() print(sess.run(i1))
在TensorFlow中,流程控制是实现动态计算图的关键。通过流程控制,我们可以根据不同的条件执行不同的操作,从而实现更加灵活和动态的计算。TensorFlow提供了多种控制流操作,包括tf.cond、tf.while_loop、tf.case等。这些操作可以根据条件执行不同的子计算图,从而实现流程控制。下面是一个使用tf.cond实现简单流程控制的示例...
tf.while_loop(cond,body,initial_val) 循环包含三部分: 终止条件cond,是一个函数 循环体body,也是一个函数 初始值initial_val,list,循环相关参数 这里cond、body函数的参数与initial_val列表中的变量是一一对应的。 body函数的返回值的格式与initial_val也要是一致的。
1. tf.while_loop Tensorflow中提供的循环方法如下所示 tf.while_loop( cond, body, loop_vars, shape_invariants=None, parallel_iterations=10, back_prop=True, swap_memory=False, name=None, maximum_iterations=None, return_same_structure=False ) 其中主要参数包括: cond 表示循环进行的条件,往往是callab...
return i < n2 def cond3(i, a, b): return i < n3 def body(i, a, b): return i + 1, b, a + b i1, a1, b1 = tf.while_loop(cond1, body, (2, 1, 1)) i2, a2, b2 = tf.while_loop(cond2, body, (2, 1, 1)) ...