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我正在尝试使用 RNN 解决可变长度多变量序列分类问题。
我定义了以下函数来获取序列的输出(即在输入序列的最终输入后 RNN 单元的输出)
def get_sequence_output(x_sequence, initial_hidden_state):
previous_hidden_state = initial_hidden_state
for x_single in x_sequence:
hidden_state = gru_unit(previous_hidden_state, x_single)
previous_hidden_state = hidden_state
final_hidden_state = hidden_state
return final_hidden_state
这里 x_sequence 是形状为 (?, ?, 10) 的张量，第一个？是批量大小和第二？用于序列长度，每个输入元素的长度为 10。gru 函数采用前一个隐藏状态和当前输入，并吐出下一个隐藏状态(标准门控循环单元)。
我收到一个错误:'Tensor' 对象不可迭代。如何按顺序迭代张量(一次读取单个元素)？
我的目标是对序列中的每个输入应用 gru 函数并获得最终的隐藏状态。
最佳答案
在TF>=1.0中，tf.pack和tf.unpack重命名为tf.stack和tf.unstack 分别
关于python - 在 tensorflow 中，如何迭代存储在张量中的一系列输入？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/38524776/
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