ternsorflowに変数配列を作成するループを持つ方法はありますか？

Question

Tensorflowで新しくなった。もし何かしたいのですが

x_pl=tf.placeholder([None,n]) 
y_pl=tf.placeholder([None,m]) 
b_0=tf.Variable(tf.zeros(n)) 
k=tf.Variable)[n,n]) 
b_1=tf.matmul(b_0,k) 
b_2=tf.matmul(b_1,k) 
... 
b_m=tf.matmul(b_(m-1),k) 
y_prd=tf.matmul(x_pl,[b_0,...b_m]) 
loss=tf.reduce_mean(tf.square(y_prd-y_pl) 

どうすればいいですか？ 私は、セッションの前にすべての変数を変数配列として生成できるループを持つ必要があると思います。

ご協力いただければ幸いです。

Answer 1

ただ、通常のPythonのループを使用します。目標は、正確に何

x_pl = tf.placeholder([None, n]) 
y_pl = tf.placeholder([None, m]) 
b_0 = tf.Variable(tf.zeros(n)) 
k = tf.Variable([n,n]) 

b_list = [b_0] 
for i in xrange(1, m + 1): 
    b_list.append(tf.matmul(b_list[i-1], k) 

y_prd = tf.matmul(x_pl, b_list) 
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_prd - y_pl)