交互式會話eval和tf.random_uniform不會產生預期的輸出

Question

我遇到以下代碼段obs_pattern,obs_seq和obs_seq_s不會產生預期行爲的問題。我嘗試過使用TensorFlow 1.2.1。我懷疑有什麼不對。

import tensorflow as tf 

sess = tf.InteractiveSession() 
seq_length = 5 
num_bits = 4 
obs_pattern_shape = [num_bits, seq_length] 
obs_pattern = tf.cast(
    tf.random_uniform(obs_pattern_shape, minval=0, maxval=2, seed=1234, dtype=tf.int32), 
    tf.float32) 
print(obs_pattern.eval()) 
seq_length_zeros = tf.zeros([1, seq_length]) 
obs_seq = tf.concat([obs_pattern, seq_length_zeros], axis=0) 
print(obs_seq.eval()) 
add_vec = tf.one_hot([num_bits], (num_bits + 1), on_value = 1.0, off_value=0.0, axis=0) 
obs_seq_s = tf.concat([obs_seq, add_vec], axis=1) 
print(obs_seq_s.eval()) 

sess.close() 

obs_pattern

[[ 1. 1. 1. 0. 0.] 
[ 0. 0. 0. 1. 0.] 
[ 0. 1. 1. 0. 0.] 
[ 0. 1. 0. 0. 0.]] 

obs_seq

[[ 1. 1. 0. 1. 1.] 
[ 0. 1. 1. 0. 1.] 
[ 1. 1. 1. 0. 0.] 
[ 1. 1. 0. 1. 0.] 
[ 0. 0. 0. 0. 0.]] 

obs_seq_s

[[ 1. 0. 0. 0. 0. 0.] 
[ 0. 0. 1. 0. 0. 0.] 
[ 0. 1. 0. 0. 0. 0.] 
[ 0. 1. 0. 0. 0. 0.] 
[ 0. 0. 0. 0. 0. 1.]] 

編輯：基於噸 他評論下面我改變obs_pattern和它的行爲，因爲我還以爲

import numpy as np 
arr = np.random.randint(2, size=(num_bits, seq_length)) 
obs_pattern = tf.convert_to_tensor(arr, dtype=tf.float32) 

Answer 1

每次與obs_pattern形成它重新運行一個新的隨機均勻張量運行SESS時間預計。 要獲得您期望生成的行爲ONCE numpy的numpy數組然後將其饋送到相同形狀的佔位符：obs_pattern。 爲了闡明你使用了種子但是，你運行了許多次操作，以便獲得序列的第一次迭代。