Может ли тензорный поток изменять структуру графика на каждом шаге?

Question

Мне нужно построить свой график structrue в соответствии с текущими входными данными.

Это означает, что мне может понадобиться использовать разную структуру графика на каждом этапе поезда.

Но тензорный поток только построить график один раз и использовать его до конца.

Итак, есть ли решение этой проблемы?

простой код, как это:

import tensorflow as tf 

data = [[1, 2, 3], 
     [3, 2, 1]] 
index = 0 


def feed_dict(): 
    return data[index] 

with tf.Session() as sess: 
    embedding = tf.constant([[1, 1, 1], 
          [2, 2, 2], 
          [3, 3, 3], 
          [4, 4, 4]]) 

    words = tf.placeholder(tf.int32, [3]) 
    sess.run(tf.initialize_all_variables()) 
    embed = tf.nn.embedding_lookup(embedding, words) 
    word_list = tf.unpack(embed) 
    result = None 
    if tf.less(tf.reduce_sum(word_list[0]), tf.reduce_sum(word_list[1])).eval(feed_dict={words: feed_dict()}): 
     result = word_list[0] * word_list[1] + word_list[2] 
    else: 
     result = word_list[0] + word_list[1] * word_list[2] 

    for i in xrange(2): 
     print sess.run(result, feed_dict={words: feed_dict()}) 
     index += 1 

Я хочу это может напечатать:

[10, 10, 10] 

[10, 10, 10] 

, но я получаю:

[10, 10, 10] 

[14, 14, 14] 

Это говорит о том, что второй прогон использовать один и тот же график как первый.

Благодарим за чтение! Я буду благодарен за любую помощь.

Answer 1

Ожидаемые результаты.

Во-первых, вы оцениваете tf.less, поэтому result будет всегда быть result = world_list[0] * word_list[1] + word_list[2].

Обратите внимание, что вложение основано на нулевом значении, поэтому в первом случае вы получаете 2 * 3 + 4 = 10, а во втором 4 * 3 + 2 = 14, как напечатано.

Если вы хотите оценить tf.less во время работы, используйте tf.cond.