python - 在 tensorflow 中的无维度上迭代张量

Question

在这种情况下，我有一个张量，其第一维为 None ，对应于批量大小，例如:

tensor = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 256, 256,3],name="placeholder_input")

现在我有一个张量函数“myfunc”，作用于大小为 [256,256,3] 的张量，我想应用与批处理数一样多的次数，以获得大小为 [None, 256, 256,3]。如果形状不是动态的，我会简单地这样做:

output_tensor = tf.stack([myfunc(tensor [k,:,:,:] for k in range(BATCH_SIZE)])

我该如何处理动态形状？

Answer 1

如果你真的想这样做，你可以使用 tf.map_fn

否则，您可以尝试直接处理原始张量(第一维= None)并在适当的轴上进行操作(无需循环)