Comment utiliser tf.while_loop() dans tensorflow

C'est une question générique. J'ai trouvé que les tensorflow, après nous construisons le graphe, il récupère les données dans le graphique, la sortie de graphe est un tenseur. mais dans de nombreux cas, nous avons besoin de faire de calcul, basé sur cette sortie (qui est un tensor), ce qui n'est pas autorisé dans tensorflow.

par exemple, je suis en train de mettre en œuvre une RNN, qui boucle les heures sont basées sur les données de l'autonomie de la propriété. C'est, j'ai besoin d'utiliser un tensor de juger si je devrais arrêter (je ne suis pas à l'aide de dynamic_rnn depuis dans ma conception, la rnn est très personnalisé). Je trouve tf.while_loop(cond,body.....) pourrait être un candidat pour mon application. Mais le tutoriel officiel est trop simple. Je ne sais pas comment ajouter plus de fonctionnalités dans le "corps". Quelqu'un peut-il me donner quelques exemple plus complexe?

Aussi, dans de tels cas que si l'avenir de calcul est basé sur le tenseur de sortie (ex: la RNN arrêt basé sur le critère de sortie), ce qui est très courante. Est-il un moyen élégant ou meilleure manière plutôt que d'une dynamique graphique?

InformationsquelleAutor Hanyu Guo | 2016-05-25