Tensorflowのtf.while_loopは、並列実行時に依存関係を自動的に取得しますか？

Question

私はHow can I implement a recursive neural network in TensorFlow?で行われたように、Tensorflowで再帰的ニューラルネットワークを実装することに興味があります。

しかし、彼の実装では、tf.while_loopのというステートメントは1に固定されていました。これは遅すぎるかもしれないと恐れています。私がテンソルフローにフィードするツリーには、互いに依存しない部分があるので、私はparallel_iterationsをより高い値に設定できることを願っています。しかし、テンソルフローへの入力としてツリーに依存する依存関係があることは避けられず、より高い値に設定すると依存関係プロパティが破損する恐れがあります。

私の質問は、Tensorflowのtf.while_loopが自動的に依存関係を自動的に取得していて、互いに依存していない配置で平行四辺形を使用するだけでしたか？ 「正しいプログラムで

、任意の parallel_iterations> 0

ために同じ結果を返す必要がありますWHILE_LOOPしかし、私は、彼らが何を意味わからない：

tensorflowのドキュメントには、次のように述べてい正しいプログラム "を選択します。

Answer 1

できます。

このissueによれば、OPSは、一旦すべての入力ノードが計算され、並列に実行されます：非厳密なセマンティクスを実装WHILE_LOOP

を。反復は、この反復のためのオペレーションの1つが準備完了（すなわち、そのすべての入力が利用可能である）されるとすぐに開始して実行することができる。だから、while_loopは簡単に複数の反復を並列に実行できます。たとえば、スキャンの場合、ステップで累積値が使用できなくても、累積値に依存しない任意の操作を開始して実行できます。

なので、問題は発生しません。