python - Tensorflow 中类似 zip 的函数？ Tensorflow张量运算

Question

我的问题是关于 Tensorflow 中的张量运算。比方说:

import tensorflow as tf
import numpy as np

a = tf.Variable(np.random.random([10, 3, 3]))
b = tf.Variable(np.random.random([10, 3, 3]))

def some_function(m,n):
    # just as an example
    return tf.add(m, n)

这在 Tensorflow 中有效，但需要提前知道维度。但是，很有可能Tensor的第一维是None。

c = []
for i in range(10):
    c.append(some_function(a[i], b[i]))
c = tf.stack(c)

所以我想知道Tensorflow中有没有类似zip的功能？那么我们可以这样做:

# TypeError: zip argument #1 must support iteration
c = []
for i, j in zip(a,b):
    c.append(some_function(i,j))
c = tf.stack(c)

也许我们可以使用一些函数，比如 tf.map_fn 或 tf.scan？但我不确定。真的谢谢你们，伙计们。

Answer 1

张量对象不可迭代，这解释了为什么您的第三个代码示例失败。因此，为了回答您的问题，TensorFlow 中没有类似 zip 的功能。

你确实可以使用 tf.map_fn将函数应用于张量序列。您在示例代码中提出的问题可以通过以下方式解决:

def some_function(tensor):
  return tf.reduce_sum(tensor)

c = tf.stack([a, b], axis=1)
d = tf.map_fn(some_function, c, dtype=tf.float32)

产生张量d，其值为[20., 6., 6.]。