TensorFlowでリストを作成して追加する

Question

TensorFlowを初めて使用しています。私はTensorFlowでダイナミックな "pythonic"リストを作成する方法を理解できません。基本的に、私はテンソルオブジェクト（train_data[i]）上のいくつかの計算を実行し、私はこのような何かをしたい(100,)

形状とテンソルになりたい「リスト」X、それを追加します。

X = [] 
for i in range(100): 
    q = tf.log(train_data[i]) 
    print(q) #Tensor("Log:0", shape=(), dtype=float32) 
    X.append(q) 

Xは、テンソルオブジェクトである基本的に列ベクトルである形状(100,)のテンソルにします。上のコードを実行すると、代わりにPythonのTensorObjectsリストが取得されます。

Answer 1

あなたがループのために、あなたの後X = tf.stack(X)を追加することができます（100）テンソルにXを変換したい場合：

X = [] 
for i in range(100): 
    q = tf.log(train_data[i]) 
    print(q) #Tensor("Log:0", shape=(), dtype=float32) 
    X.append(q) 
X = tf.stack(X) 

これは、あなたには、いくつかのテンソルをtf.unstackしたい場合があり便利な構成で、オーバーループ結果リストを作成し、次にtf.stackを使用して1つのテンソルに戻ります。

Answer 2

ここで本当の答えは、少し考え方を変えなければならないと思います。 Tensorflowでは、まず計算グラフを定義し、値を入力として評価します。

例：Xが実際に形状（100,1）のテンソルである場合、tf.log（X）が最も効果的です。 コードのように動的リストを作成する場合は、グラフに渡す前にこのリストを作成する方がよいでしょう。

これが役立つ場合はお知らせください。