tf.TensorArray

最新推荐文章于 2024-07-05 15:18:23 发布

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分类专栏： TensorFlow_Google深度学习框架

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lzbmc/article/details/88914464

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本文详细介绍了TensorArray的概念及其在TensorFlow中的应用。TensorArray可以视为具有动态尺寸特性的Tensor数组，通常与while_loop或map_fn结合使用，适用于构建动态计算图。文章解释了各个初始化参数的作用，并展示了如何使用write方法向TensorArray中写入数据。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

init_array = 
tf.TensorArray(         # TensorArray可以看做是具有动态size功能的Tensor数组。通常和while_loop或map_fn一起使用。
dtype,                  # dtype: (必需）TensorArray的数据类型。
size=None,              # TensorArray的大小
dynamic_size=None,      # dynamic_size：如果为真，大小可变。默认值:False。
clear_after_read=None,  # clear_after_read：这个参数，默认为True，这种情况下数组中某个tensor读一次之后就被清除了.
tensor_array_name=None,
handle=None,
flow=None,
infer_shape=True,
element_shape=None,
colocate_with_first_write_call=True,
name=None)              # 返回：TensorArray中的所有张量都连接成的一个张量。

init_array = init_array.write(index,value,name=None)  # 将value写入指定位置