python - 循环的可变长度 - tensorflow

Question

我想在 tensorflow 中使用动态输入进行 for 循环。

我知道下面的代码 reduce_sum 就足够了，但我希望能够按照下面描述的方式编写代码。因此，鉴于我有一个不同大小的数组，我想遍历该数组。

如何遍历动态长度数组？

问题:

TypeError: range() integer end argument expected, got Tensor

如何计算 session 外的 get_sum？

sum = get_sum(x, xshape) 不应在 session 内的 for 循环中

例如:

import tensorflow as tf
import numpy as np


x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None])
xshape = tf.placeholder(tf.float32, shape=[])


def get_sum(x, xshape):
  sum = 0
  for i in range(xshape):
    sum += x[i]

init = tf.initialize_all_variables()
sum = get_sum(x, xshape)

with tf.Session() as sess:
  sess.run(init)
  for i in range(100):
    length = np.random.randint(0,10)
    a = np.random.randint(0, 10, length)
  print sess.run(sum,feed_dict={x:a, xshape:length})

Answer 1

动态循环在 TensorFlow 中还很年轻，但它们确实存在。以折叠运算符及其实现为例。 https://www.tensorflow.org/versions/master/api_docs/python/control_flow_ops.html#foldl