Machen Sie eine Liste und Anhängen, um es in TensorFlow

Ich bin neu TensorFlow. Ich bin nicht in der Lage zu verstehen, wie eine dynamische erstellen "pythonic" - Liste im TensorFlow. Im Grunde führe ich einige Berechnung auf einen tensor-Objekt (train_data[i]) und hängen Sie es an eine "Liste" X, die ich sein will, ein tensor mit Form (100,)

Möchte ich etwas wie das hier tun:

X = []
for i in range(100):
    q = tf.log(train_data[i]) 
    print(q)    #Tensor("Log:0", shape=(), dtype=float32) 
    X.append(q)

Möchte ich X ein Tensor mit Form (100,) im Grunde ein Spalten-Vektor ist ein tensor Objekt. Wenn ich den code oben, ich habe stattdessen eine python-Liste von TensorObjects.

InformationsquelleAutor Abhinandan Dubey | 2017-02-28
  1. 8

    Wenn Sie konvertieren möchten X zu einer (100,) - tensor-man könnte hinzufügen X = tf.stack(X) nach deiner for-Schleife:

    X = []
for i in range(100):
  q = tf.log(train_data[i]) 
  print(q)    #Tensor("Log:0", shape=(), dtype=float32) 
  X.append(q)
X = tf.stack(X)

    Dies ist ein nützliches Konstrukt, wo möchten Sie vielleicht zu tf.unstack einige tensor, loop über die sich ergebende Liste, und verwenden Sie dann tf.stack um wieder zu einem einzigen tensor.

    • Danke! Ich dachte mir es gestern, aber das ist die richtige Antwort. Eine weitere Möglichkeit ist die Verwendung von tf.concat(). Ich machte eine Kernaussage hier : gist.github.com/alivcor/921b797a7f0242b9024105f128bc7da8
    • Es scheint, dass tf.concat(x, 0) ist mehr wie "verlängern", aber nicht "Anhängen". Wenn Sie wirklich brauchen, "append", tf.stack() wird eine bessere Wahl sein.
    InformationsquelleAutor RobR
  2. 0

    Ich denke, die wirkliche Antwort ist hier, dass müssen Sie ändern Ihre Art zu denken ein wenig. In Tensorflow definieren Sie zunächst eine rechnerische graph, und dann bewerten Sie mit Werten als Eingabe.

    Für dein Beispiel: wenn X ist in der Tat ein Tensor mit Form (100,1), tf.log(X) würde am besten funktionieren.
    Wenn Sie möchten, erstellen Sie eine dynamische Liste wie dein code suggeriert, es wäre besser, diese Liste zu erstellen, VOR der übergabe an die Grafik.

    Lassen Sie mich wissen, ob das hilft!

    • Dank rmeertens ! Ich verstehe, dass wir konstruieren, Kurven in TF, aber meine Frage ist wie kann ich definieren/initialisieren einer Liste. Das Ergebnis der Ausführung obige code sollte das Ergebnis in X ein (100,1) - tensor. Könnten Sie etwas konkreter über das, was getan werden sollte, um dies zu erreichen ?
    • Nun, wenn Sie wirklich darauf bestehen, Sie tun es auf diese Weise, können Sie wahrscheinlich verwenden Sie die scatter_update Funktion: tensorflow.org/api_docs/python/tf/scatter_update. Wenn X bereits ein (100,1) - tensor, können Sie versuchen, X = tf.scatter_update(X,[i],tf.log(train_data[i]))
    InformationsquelleAutor rmeertens
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