python - TensorFlow while_loop 将变量转换为常量？

Question

我正在尝试更新嵌套 while_loop() 中的二维张量。但是，当将变量传递给第二个循环时，我无法使用 tf.assign() 更新它，因为它会抛出此错误:

ValueError: Sliced assignment is only supported for variables

如果我在 while_loop 外部创建变量并仅在第一个循环中使用它，它会以某种方式正常工作。

如何在第二个 while 循环中修改我的 2D tf 变量？
(我使用的是 python 2.7 和 TensorFlow 1.2)

我的代码:

import tensorflow as tf
import numpy as np

tf.reset_default_graph()

BATCH_SIZE = 10
LENGTH_MAX_OUTPUT = 31

it_batch_nr = tf.constant(0)
it_row_nr = tf.Variable(0, dtype=tf.int32)
it_col_nr = tf.constant(0)
cost = tf.constant(0)

it_batch_end = lambda it_batch_nr, cost: tf.less(it_batch_nr, BATCH_SIZE)
it_row_end = lambda it_row_nr, cost_matrix: tf.less(it_row_nr, LENGTH_MAX_OUTPUT+1)

def iterate_batch(it_batch_nr, cost):
    cost_matrix = tf.Variable(np.ones((LENGTH_MAX_OUTPUT+1, LENGTH_MAX_OUTPUT+1)), dtype=tf.float32)
    it_rows, cost_matrix = tf.while_loop(it_row_end, iterate_row, [it_row_nr, cost_matrix])
    cost = cost_matrix[0,0] # IS 1.0, SHOULD BE 100.0
    return tf.add(it_batch_nr,1), cost

def iterate_row(it_row_nr, cost_matrix):
    # THIS THROWS AN ERROR:
    cost_matrix[0,0].assign(100.0)
    return tf.add(it_row_nr,1), cost_matrix

it_batch = tf.while_loop(it_batch_end, iterate_batch, [it_batch_nr, cost])

sess = tf.InteractiveSession()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
out = sess.run(it_batch)
print(out)

Answer 1

tf.Variable 对象不能用作 while 循环中的循环变量，因为循环变量的实现方式不同。

因此，要么在循环外创建变量并在每次迭代中使用 tf.assign 自己更新它，要么像处理循环变量一样手动跟踪更新(通过从循环 lambda 返回它们的更新值，在你的情况下使用内循环的值作为外循环的新值)。