我有一个 tf.Variable 类型的 3D 数组。 tf.reduce_sum 仅适用于单个张量。我试过这样做:
tf.reduce_sum([tf.reduce_sum(mat) for mat in var_3Dlist])
...但是 tf.reduce_sum() 需要张量而不是列表。我可以以某种方式将它转换为张量，还是有另一种更好的方法来做到这一点？我在 API 中没有找到任何内容。
最佳答案
tf.reduce_sum() op 适用于 3-D 张量和变量(通常是任何秩或张量或变量)。但是，如果您有二维张量(或变量)的列表，则应使用 tf.add_n() op 将列表中的值加在一起:
var_3Dlist = ... # List of 3-D variables.
sum_list = [tf.reduce_sum(mat) for mat in var_3Dlist]
sum = tf.add_n(sum_list)
关于python - TensorFlow:如何对 tf.Variables 列表求和？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/35958139/