为什么在tf.while_loop中将常数i用作loop_vars?

while_loop是这样的:


i = tf.constant(0)

c = lambda i: tf.less(i, 10)

b = lambda i: tf.add(i, 1)

r = tf.while_loop(c, b, [i])

i用作增量变量。因此,i是可变的。

为什么我们定义i为常数?

为什么不i = tf.Variable(0, tf.int32)


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LEATH

i用作增量变量。因此,i是可变的。不完全正确-如果是,i会不会是一个常量。tf.add(i, 1)不会改变i,它需要张量i并通过添加1来创建新的张量。(在实践中,张量流可能会为结果张量重用相同的内存分配,但这是与的逻辑无关的优化tf.where)。您可能会感到困惑,因为i在lambda中使用了相同的名称,但是所有这些张量都是与每次迭代操作的输出相对应的不同张量。因此,i您声明的实际上是迭代的第一个值(循环中的所有其他值,不仅是计数器,都是相同的)。它确实是一个常数0,因此将其声明为常量是有意义的。将初始值0声明为a会很尴尬Variable。
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