直到一个代码执行后,这才变得显而易见.就像这个pattern

import tensorflow as tf

def cond(size, i):

return tf.less(i,size)

def body(size, i):

a = tf.get_variable("a",[6],dtype=tf.int32,initializer=tf.constant_initializer(0))

a = tf.scatter_update(a,i,i)

tf.get_variable_scope().reuse_variables() # Reuse variables

with tf.control_dependencies([a]):

return (size, i+1)

with tf.Session() as sess:

i = tf.constant(0)

size = tf.constant(6)

_,i = tf.while_loop(cond,

body,

[size, i])

a = tf.get_variable("a",[6],dtype=tf.int32)

init = tf.initialize_all_variables()

sess.run(init)

print(sess.run([a,i]))

输出是

[array([0, 1, 2, 3, 4, 5]), 6]

> tf.get_variable获取具有这些参数的现有变量或创建一个新变量.

> tf.control_dependencies这是事前发生的关系.在这种情况下,我知道scatter_update在while递增和返回之前发生.没有这个,它不会更新.

注意:我不太了解错误的含义或原因.我也明白

python中loop的用法_python-在Tensorflow中使用tf.while_loop更新变量相关推荐

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