Python tf.foldr用法及代碼示例

foldr 在從維度 0 的 elems 解壓縮的張量列表中。(不推薦使用的參數值)

用法

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

警告：不推薦使用某些參數值：(back_prop=False)。它們將在未來的版本中被刪除。更新說明：back_prop=False 已棄用。考慮改用 tf.stop_gradient。代替：results = tf.foldr(fn, elems, back_prop=False) 使用：results = tf.nest.map_structure(tf.stop_gradient, tf.foldr(fn, elems))

此 foldr 運算符重複地將可調用的 fn 應用於從最後到第一個的元素序列。元素由從 elems 解包的張量組成。可調用的 fn 將兩個張量作為參數。第一個參數是從前麵的 fn 調用計算的累加值，第二個參數是 elems 的當前位置的值。如果initializer 為None，則elems 必須至少包含一個元素，並且它的第一個元素用作初始值設定項。

假設 elems 被解壓縮到 values 中，這是一個張量列表。結果張量的形狀是 fn(initializer, values[0]).shape 。

此方法還允許 multi-arity elems 和 fn 的輸出。如果elems 是張量的(可能是嵌套的)列表或元組，則這些張量中的每一個都必須具有匹配的第一個(解包)維度。 fn 的簽名可能與 elems 的結構匹配。也就是說，如果 elems 是 (t1, [t2, t3, [t4, t5]]) ，那麽 fn 的適當簽名是： 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