TensorFlowの動的インデックスに基づくキューの選択

Question

私は、インデックス「スロット」のキューからエンキューまたはデキューしたいn_slots（定数）キューとTensorFlowグラフを持っています。スロットは動的インデックスで、int32テンソルの形状[]を持ちます。

私は、醜い/非効率的なwhileループやネストされたcondに頼らないと、これを行う方法は考えられません。 （print(sess.run(out)）後で実行されたときにすぐ

n_slots = 4 
queues = [None] * n_slots 
for i in range(n_slots): 
    queues[i] = tf.FIFOQueue(5, [tf.float32], shapes=[[]]) 

queue = queues[2] 
assert isinstance(queue, tf.FIFOQueue) 
enqueue_op = queue.enqueue([5]) 

with tf.control_dependencies([enqueue_op]): 
    dq_ops = [None] * n_slots 
    for i in range(n_slots): 
     dq_ops[i] = queues[i].dequeue() 
    dq_ops = tf.convert_to_tensor(dq_ops) 

    slot = tf.convert_to_tensor(2) 
    out = dq_ops[slot] 

たとえば

（n_slots例えば10000である場合、動作は依然としてO（1）であるべきである想像）、次のテンソルグラフであるものとしますdq_opsは索引操作の前に完全に評価する必要があるため、操作がハングします。そのため、索引を取る前にすべての副作用が実行されます。

これを（意図しない副作用なしに）正しくデキューし、効率的に（ループやネストされたコンディションを使用しないで）どうすればよいでしょうか？

Answer 1

tf.QueueBase.from_list()メソッドがこのケースを処理します。 queuesリストにインデックスslotでキューからデキューするには：

element = tf.QueueBase.from_list(slot, queues)