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Python tf.compat.v1.foldl用法及代码示例


foldl 在从维度 0 的 elems 解包的张量列表中。

用法

tf.compat.v1.foldl(
    fn, elems, initializer=None, parallel_iterations=10, back_prop=True,
    swap_memory=False, name=None
)

参数

  • fn 要执行的可调用对象。
  • elems 张量或(可能是嵌套的)张量序列,每个张量都将沿其第一维展开。结果切片的嵌套序列将是 fn 的第一个参数。
  • initializer (可选)张量或(可能是嵌套的)张量序列,作为累加器的初始值。
  • parallel_iterations (可选)允许并行运行的迭代次数。
  • back_prop (可选)True 启用对反向传播的支持。
  • swap_memory (可选)True 启用GPU-CPU 内存交换。
  • name (可选)返回张量的名称前缀。

返回

  • 张量或(可能是嵌套的)张量序列,由从第一个到最后一个从 elems 解包的张量列表连续应用 fn 产生。

抛出

  • TypeError 如果 fn 不可调用。

此 foldl 运算符重复地将可调用的 fn 应用于从第一个到最后一个元素的序列。元素由从 elems 在维度 0 上解压缩的张量组成。可调用的 fn 将两个张量作为参数。第一个参数是从前面的 fn 调用计算的累加值,第二个参数是 elems 的当前位置的值。如果initializer 为None,则elems 必须至少包含一个元素,并且它的第一个元素用作初始值设定项。

假设 elems 被解压缩到 values 中,这是一个张量列表。结果张量的形状是 fn(initializer, values[0]).shape`。

此方法还允许 multi-arity elemsfn 的输出。如果elems 是张量的(可能是嵌套的)列表或元组,则这些张量中的每一个都必须具有匹配的第一个(解包)维度。 fn 的签名可能与 elems 的结构匹配。也就是说,如果 elems(t1, [t2, t3, [t4, t5]]) ,那么 fn 的适当签名是: fn = lambda (t1, [t2, t3, [t4, t5]]):

例子:

elems = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6])
sum = foldl(lambda a, x:a + x, elems)
# sum == 21

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注:本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.compat.v1.foldl。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。