tensorflow:: ops:: TensorArray

指定されたサイズのテンソルの配列。

まとめ

書き込みはWrite、データの読み込みはReadまたはPackで行います。

議論:

• スコープ:スコープオブジェクト
• size: 配列のサイズ。
• dtype: tensor_array の要素の型。

オプション属性（ Attrs参照）：

• element_shape: 要素の期待される形状（既知の場合）。TensorArray要素の形状を検証するために使用されます。この形状が完全に指定されていない場合、サイズがゼロのTensorArrayを収集するとエラーになります。
• dynamic_size: TensorArrayへの書き込みによってサイズが拡張されるかどうかを決定するブール値。デフォルトでは、これは許可されていません。
• clear_after_read: true (デフォルト) に設定すると、 TensorArray内のテンソルは読み取り後にクリアされます。これにより、複数回の読み取りは無効になりますが、メモリの早期解放が可能になります。
• identical_element_shapes: trueの場合（デフォルトはfalse）、 TensorArray内のすべての要素は同一の形状を持つことが期待されます。これにより、書き込み時に形状の一貫性を動的にチェックしたり、element_shape属性が完全に定義されていなくてもスタック上に適切な形状のゼロテンソルを埋めたりといった動作が可能になります。
• tensor_array_name: 一時的なtensor_arrayリソースに使用される名前を上書きします。デフォルト値は「 TensorArray 」演算の名前です（一意であることが保証されています）。

返品:

• Outputハンドル: TensorArrayへのハンドル。
• Outputフロー：勾配フローを制御するために使用されるスカラー値。

公開属性

::tensorflow::Output flow

::tensorflow::Output handle

Operation operation

 TensorArray(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input size,
  DataType dtype
)

 TensorArray(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input size,
  DataType dtype,
  const TensorArray::Attrs & attrs
)

Attrs ClearAfterRead(
  bool x
)

Attrs DynamicSize(
  bool x
)

Attrs ElementShape(
  PartialTensorShape x
)

Attrs IdenticalElementShapes(
  bool x
)

Attrs TensorArrayName(
  StringPiece x
)