tf.map_fn 是否像 python 的 native map 函数(下面提供的示例)所支持的那样支持采用多个张量？
a = [1,2,3,4]
b = [17,12,11,10]
print(map(lambda x,y:x+y, a,b)) # ==> [18, 14, 14, 14]
最佳答案
和今天一样，我看到 map_fn 得到了增强，可以使用两个张量，正如文档中所说的那样 - “elems:一个张量或(可能嵌套的)张量序列，每个张量都将沿着它们的第一个维度解包。嵌套的结果切片的序列将应用于 fn。” 该示例(尽管以 numpy 形式给出)还表明它可以采用两个张量。我正在这里复制它。
elems = (np.array([1, 2, 3]), np.array([-1, 1, -1]))
alternate = map_fn(lambda x: x[0] * x[1], elems, dtype=tf.int64)
# alternate == [-1, 2, -3]
关于python - tensorflow map_fn 是否支持采用多个张量？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/37086098/