indexování v tf.scan

hlasů
0

Musím operovat přes velkou tensor uvedeno níže jako np_data. Každý prvek tohoto tenzoru odpovídajícím způsobem změněna se statickými NumPy pole np_functions. Musím způsob, jak indexovat np_functions závislosti na index tenzorového run_fn svítí.

import tensorflow as tf
import numpy as np

np_data = np.array([[1,0], 
                    [1,0],
                    [0,1]])

np_functions = np.array([[1,0,1],
                         [2,1,0],
                         [3,0,1]])

def run_fn(_a, _, _data_in):
    INDEX = run_fn_current_index_in_tensor_data_in?!?!?!?
    if np_functions[INDEX][0] == 1:
        return _data_in[0] + _data_in[1]
    if np_functions[INDEX][0] == 2:
        return _data_in[0] - _data_in[1]
    if np_functions[INDEX][0] == 3:
        return _data_in[0] / _data_in[2]


_data_in = tf.placeholder(tf.int32, shape=(3, 2), name='data_in')
data = tf.scan(lambda _a, _: run_fn(_a, _, _data_in), _data_in)
sess = tf.Session()
model =  tf.global_variables_initializer()
sess.run(model)
np_data = sess.run(data, feed_dict={_data_in: np_data})

Uvedení index v np_data nebo krmení np_functions do tf.scan není dobré řešení, protože pak np_function becames dynamickou tensor a bude hodnocena každé iteraci. np_functions je statický a v každé buňce run_fn bude mít stejné rozhodnutí na všech iterací. np_data mění každou iteraci.

Položena 20/10/2018 v 12:38
zdroj uživatelem
V jiných jazycích...                            

Cookies help us deliver our services. By using our services, you agree to our use of cookies. Learn more