foldr 在从维度 0 的 elems
解压缩的张量列表中。
用法
tf.compat.v1.foldr(
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(可能嵌套的)张量序列,由从最后一个到第一个从
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 foldr 运算符重复地将可调用的 fn
应用于从最后到第一个的元素序列。元素由从 elems
解包的张量组成。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 elems
和 fn
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
是 (t1, [t2, t3, [t4, t5]])
,那么 fn
的适当签名是: fn = lambda (t1, [t2, t3, [t4, t5]]):
。
例子:
elems = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
sum = foldr(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.foldr。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。