tensorflow 动态数组随时可以读取

import tensorflow as tf
ta = tf.TensorArray(tf.float32, size=0, dynamic_size=True, clear_after_read=False)
ta = ta.write(0, 10)
ta = ta.write(1, 20)
ta = ta.write(2, 30)print(ta.read(0))print(ta.read(1))print(ta.read(2))print(ta.stack())
tf.Tensor(10.0, shape=(), dtype=float32)
tf.Tensor(20.0, shape=(), dtype=float32)
tf.Tensor(30.0, shape=(), dtype=float32)
tf.Tensor([10. 20. 30.], shape=(3,), dtype=float32)
@tf.function
def fibonacci(n):n=5ta = tf.TensorArray(tf.float32, size=0, dynamic_size=True)ta = ta.unstack([0., 1.])for i in range(2, n):ta = ta.write(i, ta.read(i - 1) + ta.read(i - 2))return ta.stack()fibonacci(7)
<tf.Tensor: shape=(5,), dtype=float32, numpy=array([0., 1., 1., 2., 3.], dtype=float32)>
v = tf.Variable(1)
@tf.function
def f(x):ta = tf.TensorArray(tf.int32, size=0, dynamic_size=True)for i in tf.range(x):v.assign_add(i)ta = ta.write(i, v)return ta.stack()
f(5)
<tf.Tensor: shape=(5,), dtype=int32, numpy=array([ 1,  2,  4,  7, 11], dtype=int32)>

tensorflow 动态数组 TensorArray相关推荐

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