Tut tensorflow map_fn unterstützen, wobei mehr als ein tensor?
Tut, tf.map_fn unterstützen, wobei mehr als ein Tensoren als wird unterstützt von python-native map-Funktion (Beispiel unten)?
a = [1,2,3,4]
b = [17,12,11,10]
print(map(lambda x,y:x+y, a,b)) # ==> [18, 14, 14, 14]
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Als heute, sehe ich, dass map_fn wird so erweitert, dass zwei Tensoren wie die Dokumentation sagt, dass - "elems: Ein tensor oder eine (möglicherweise verschachtelte) Folge von Tensoren, die in jedem entpackt werden entlang der ersten dimension. Die verschachtelte Sequenz des resultierenden slices angewendet werden, fn."
Das Beispiel (obwohl in numpy form) zeigt auch, dass es zwei Tensoren. Ich Kopier es hier.
Quelle:
Nicht nativ, aber hier ist eine kurze Funktion, die es schafft:
Wenn Tensoren sind von der gleichen Form (die meisten Fälle), Stapel die Tensoren in der ersten dimension, und schieben Sie Sie in die map-Funktion:
Referenz LINK
Den Quellcode zeigt, dass diese Funktion dauert nur ein elems tensor:
Sehe ich keine * - und * * - Parameter.
können Sie kombinieren Ansätze beschrieben, die in dieser Seite geben Sie eine Reihe von Tensoren und Argumente berücksichtigt werden, wenn die Berufung auf Ihre Funktion, zum Beispiel -