Indizierung in tf.scan

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Ich brauche einen sehr großen Tensor unten als np_data gegeben für den Betrieb über. Jedes Element dieser Tensor wird dementsprechend mit statisch numpy Array np_functions verändert. Ich muß einen Weg zu indizieren np_functions je nach dem Index des Tensor run_fn ist.

import tensorflow as tf
import numpy as np

np_data = np.array([[1,0], 
                    [1,0],
                    [0,1]])

np_functions = np.array([[1,0,1],
                         [2,1,0],
                         [3,0,1]])

def run_fn(_a, _, _data_in):
    INDEX = run_fn_current_index_in_tensor_data_in?!?!?!?
    if np_functions[INDEX][0] == 1:
        return _data_in[0] + _data_in[1]
    if np_functions[INDEX][0] == 2:
        return _data_in[0] - _data_in[1]
    if np_functions[INDEX][0] == 3:
        return _data_in[0] / _data_in[2]


_data_in = tf.placeholder(tf.int32, shape=(3, 2), name='data_in')
data = tf.scan(lambda _a, _: run_fn(_a, _, _data_in), _data_in)
sess = tf.Session()
model =  tf.global_variables_initializer()
sess.run(model)
np_data = sess.run(data, feed_dict={_data_in: np_data})

einen Index in np_data oder Fütterung np_functions in tf.scan Putting ist nicht gute Lösung, weil dann np_function einen Dynamiktensor becames und wird jede Iteration ausgewertet werden. np_functions ist statisch und in jeder run_fn Zelle die gleiche Entscheidung bei allen Iterationen nehmen. np_data wird bei jeder Iteration ändert.

Veröffentlicht am 20/10/2018 um 12:38
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