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tf.foldl

TensorFlow 1つのバージョン GitHubの上のソースを表示

テンソルのリストにfoldlのからアンパックelems次元0(非推奨の引数値)に

このfoldlの作業を繰り返し呼び出し可能な適用fn最初から最後までの要素の順序に。要素がテンソルで作られていますからアンパックelems次元に0呼び出し可能なFNは、引数として2つのテンソルをとります。最初の引数は、FNの前の呼び出しから計算された累積値であり、第二は、現在位置の値であるelems 。場合はinitializer Noneで、 elems少なくとも1つの元素を含まなければならないし、その最初の要素を初期化子として使用されています。

その仮定elemsに展開されvalues 、テンソルのリストを。結果テンソルの形状は、FN(イニシャライザ、値[0])である。shape`。

この方法は、マルチアリティの可能elemsとの出力fn 。場合elemsテンソルの(おそらくネストされた)リストまたはタプルであり、これらのテンソルのそれぞれは、マッチング最初(アンパック)の寸法を有していなければなりません。署名fn構造と一致してもよいelems 。場合には、あるelemsある(t1, [t2, t3, [t4, t5]]) 、その後に適切な署名fnある: fn = lambda (t1, [t2, t3, [t4, t5]]):

fn 実行される呼び出し可能。
elems その第一の次元に沿ってアンパックであろうこれらの各々はテンソルまたはテンソルの(おそらくネストされた)配列。その結果、スライスのネストされたシーケンスは、最初の引数になりますfn
initializer アキュムレータの初期値として(任意)Aテンソル又はテンソルの(おそらくネストされた)配列。
parallel_iterations (オプション)反復数は、並列に実行させます。
back_prop (オプション)推奨されていません。 Falseの無効は、バックプロパゲーションのためにサポートされています。使用して優先tf.stop_gradient代わりに。
swap_memory (オプション)Trueの場合、GPU-CPUのメモリスワッピングを可能にします。
name 返されたテンソル(オプション)名前の接頭辞。

テンソルまたは適用に起因するテンソルの(おそらくネストされた)配列、 fnテンソルのリストに連続してからアンパックelems最初から最後まで、。

TypeError もしfn呼び出すことはできません。

例:

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