python - TensorFlow 创建动态形状变量

Question

我需要创建一个只有在执行时才知道形状的tf.Variable。

我将代码简化为以下要点。我需要在占位符中找到大于 4 的数字，并且在结果张量中需要scatter_update 将第二项转换为 24 常量。 p>

import tensorflow as tf

def get_variable(my_variable):
    greater_than = tf.greater(my_variable, tf.constant(4))
    result = tf.boolean_mask(my_variable, greater_than)
    # result = tf.Variable(tf.zeros(tf.shape(result)), trainable=False, expected_shape=tf.shape(result), validate_shape=False)   # doesn't work either
    result = tf.get_variable("my_var", shape=tf.shape(my_variable), dtype=tf.int32)
    result = tf.scatter_update(result, [1], 24)
    return result

input = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[5])
    created_variable = get_variable(input)

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    result = sess.run(created_variable, feed_dict={input: [2, 7, 4, 6, 9]})
    print(result)

我找到了few questions但他们没有答案，也没有帮助我。

Answer 1

我遇到了同样的问题，偶然发现了相同的未解答的问题，并设法拼凑出一个解决方案，用于创建在图形创建时具有动态形状的变量。请注意，必须在第一次执行 tf.Session.run(...) 之前或首次执行时定义形状。

import tensorflow as tf

def get_variable(my_variable):
    greater_than = tf.greater(my_variable, tf.constant(4))
    result = tf.boolean_mask(my_variable, greater_than)
    zerofill = tf.fill(tf.shape(my_variable), tf.constant(0, dtype=tf.int32))
    # Initialize
    result = tf.get_variable(
        "my_var", shape=None, validate_shape=False, dtype=tf.int32, initializer=zerofill
    )
    result = tf.scatter_update(result, [1], 24)
    return result

input = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[5])
created_variable = get_variable(input)

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    result = sess.run(created_variable, feed_dict={input: [2, 7, 4, 6, 9]})
    print(result)

诀窍是使用 shape=None、validate_shape=False 创建一个 tf.Variable 并提交一个 tf.Variable 。形状未知的张量作为初始值设定项。