如何在张量流中将多个位置参数传递给while_loop？

问题描述

我需要将多个不同的位置参数传递给 tf.while_loop 函数，这意味着 cond 的参数与 body 的参数不同。

为了更好地理解这里是一个小代码片段：

   import tensorflow.compat.v1 as tf
   tf.disable_v2_behavior()
    
   tfc = tf.Variable([[1.,2.],[3.,4.],[5,6],[7,8],[8,9]]) # Use variable 

   i = tf.constant(0)
   n = tf.constant(10)
   c = lambda i: tf.less(i,5)

   def body(i,m,n):
     m[i] = [i,n]
     l = tf.add(n,1)
     r = tf.add(i,1)

     return m,l,r

   m,r = tf.while_loop(c,body,loop_vars=[i,tfc,n])   


with tf.Session() as sess:
    init=tf.global_variables_initializer()
    sess.run(init)
    result = sess.run(m)

    print(result[0])

根据 TensorFlow 文档，我可以为 cond 和 body 传递尽可能多的参数，但在示例中仅显示了一个参数 here。

这是我在传递多个参数时遇到的错误：

TypeError: <lambda>() takes 1 positional argument but 3 were given

任何有关此问题的帮助。

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解决方法

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