TensorFlowはシンボリックループ（tf.while_loop、tf.scanなど）をどのように実行しますか？

Question

内部的にグラフを展開していますか？つまり、ループ本体のサブグラフのコピーを使ってオンザフライで静的グラフを作成するのですか、拡張せずにループの繰り返しごとに異なるメモリ位置でバックプロンプトグラフを明示的に示します。

Answer 1

このようなループは明示的に展開されません。つまり、tf.while_loopを100回実行する必要がある場合、グラフにはbody関数が100回呼び出されることはありません。たとえば、テンソルフローを使用してx^N（またはPythonの言葉ではx**N）を計算するとします。

import tensorflow as tf 

N = tf.constant(100) 
i = tf.constant(0) 
x = tf.constant(1.5) 

def body(i, x, x0): 
    return i + 1, x * x0, x0 

output = tf.while_loop(lambda i,x,x0: i < N-1, body, [i, x, x]); 

with tf.Session() as sess: 
    writer = tf.summary.FileWriter("while_loop_example") 
    writer.add_graph(sess.graph) 
    print(sess.run(output)) 

このループの本体は99回実行する必要があります。我々は（「tensorboard --logdir while_loop_example」コマンドを使用して）グラフを見ればしかし、私たちはこれを取得：

私はループの繰り返し回数を変更した場合、グラフは変更されません。