python - 这个函数每次都会创建一个新的 TensorFlow 图吗？

Question

我正在关注this tutorial关于如何使用 tf.scan ，我编写了一个最小的工作示例(请参阅下面的代码)。但每次调用函数 Model._step() 时，不是都会创建计算图的另一个副本吗？如果没有，为什么不呢？

import tensorflow as tf
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2' # to avoid TF suggesting SSE4.2, AVX etc...

class Model():
    def __init__(self):
        self._inputs = tf.placeholder(shape=[None], dtype=tf.float32)
        self._predictions = self._compute_predictions()

    def _step(self, old_state, new_input):
        # ---- In here I will write a much more complex graph ----
        return old_state + new_input

    def _compute_predictions(self):
        return tf.scan(self._step, self._inputs, initializer = tf.Variable(0.0))

    @property
    def predictions(self):
        return self._predictions

    @property
    def inputs(self):
        return self._inputs

def test(sess, model):
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run(model.predictions, {model.inputs: [1.0, 2.0, 3.0, 4.0]}))

test(tf.Session(), Model())

我这么问是因为这当然是一个最小的例子，就我而言，我需要一个更复杂的图表。

Answer 1

每个构造的 Model 对象只会调用 Model._step() 方法一次。 tf.scan()函数，如tf.while_loop()它包装的函数将仅调用一次给定的函数来构建其中包含循环的图，然后相同的图将用于循环的每次迭代。

(请注意，如果您构造许多 Model 对象，您最终会得到与 Model 对象相同数量的图表副本。)