Tensorflow出列內while_loop

Question

考慮這個簡單的例子：

l = [1,2,324,3,12,1,2,3] 
q = tf.train.input_producer(l, shuffle=False) 
x = q.dequeue() 

t = tf.TensorArray(dtype=tf.int32, size=5, dynamic_size=True, clear_after_read=True) 

_, t = tf.while_loop(cond=lambda i, a: tf.less(i, 5, name='less_op'), 
body=lambda i, a: [i+1, a.write(i, [x])], 
loop_vars=[0, t]) 

它輸出[1 1 1 1 1]，由於出隊（）被調用一次。請告訴我如何在每次迭代中觸發出列操作。

謝謝！

乾杯，克里斯

Answer 1

問題的出現是因爲tf.while_loop()體捕獲張x作爲不變的一個循環的值 ，而你要出隊要在循環內進行的副作用。

的解決方案是將呼叫轉移到q.dequeue()身體內部，如下所示：

import tensorflow as tf 

l = [1, 2, 324, 3, 12, 1, 2, 3] 
q = tf.train.input_producer(l, shuffle=False) 
t = tf.TensorArray(dtype=tf.int32, size=5, dynamic_size=True, clear_after_read=True) 

# N.B. set `parallel_iterations=1` to ensure that values are dequeued in a 
# deterministic FIFO order. 
_, t = tf.while_loop(cond=lambda i, a: tf.less(i, 5, name='less_op'), 
        body=lambda i, a: [i+1, a.write(i, [q.dequeue()])], 
        loop_vars=[0, t], 
        parallel_iterations=1) 

result = t.stack() 

sess = tf.Session() 
tf.train.start_queue_runners(sess) 
print(sess.run(result)) # ==> '[[1], [2], [324], [3], [12]]' 
print(sess.run(result)) # ==> '[[1], [2], [3], [1], [2]]'