map() 与 nest.map_structure() 的区别及用法

从头实现一个深度学习的对话系统--tf.contrib.seq2seq API介绍 这篇文章就简单从源码的角度上分析一下tf.contrib.seq2seq下提供的API,首先来讲这个文件夹下面的几个文件和函数上篇文章中都已经提到而且介绍了他们之间的关系和如何使用,如果对源码不感兴趣就不用看下去了~~ BasicDecoder和dynamic_decode 为了简单起见,从decode的入口dynamic_deocde函数开始分析: dynamic_deco 阅读详情

map() 是python自带的函数

nest.map_structure() 是tensorflow中定义的功能类似于 map() 的函数

先看一下参数对比
map(func, *iterables)
nest.map_structure(func, *structure, **check_types_dict)
相同:
两者都是对一个可循环结构的元素依次应用函数的过程。
不同的是:
map()返回一个map 类对象,
map_structure()返回一个与参数structure有相同类型的structure。
看下面的小例子,可以很清晰的显示我所说的:


from tensorflow.python.util import nest

def function(x):
    return x**2

map_result = map(function,[1,2,3])
nest_map_result = nest.map_structure(function,[1,2,3])

print("--------map_result_information--------")
print("map_result=",map_result)
print("type(map_result)=",type(map_result))
print("list(map_result)=",list(map_result))

print("\n--------nes_map_result_information--------")
print("nest_map_result=",nest_map_result)
print("type(nest_map_result)=",type(nest_map_result))

运行结果如下:

--------map_result_information--------
map_result= <map object at 0x7fb153eb59b0>
type(map_result)= <class 'map'>
list(map_result)= [1, 4, 9]

--------nes_map_result_information--------
nest_map_result= [1, 4, 9]
type(nest_map_result)= <class 'list'>

也就是说,两个函数都是对list[1,2,3]中的每个元素应用函数function(),
map()返回一个map()对象,我们需要转化为list结构。
map_structure(),因为传入的参数是list,所以返回值也是list结构。


参考:https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41700555/article/details/85011957

 

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