TensorFlowの高階関数 - 使用方法は？ TF内

Question

新しい高階関数は、ここでは詳述されている：

https://www.tensorflow.org/versions/r0.8/api_docs/python/functional_ops.html#map_fn

は特に、マップ機能が便利になります。ここで彼らは、チュートリアルのために書いたものです：

これは、このエラーを与える実行

import tensorflow as tf 
elems = [1, 2, 3, 4, 5, 6] 
squares = tf.map_fn(lambda x: x * x, elems) 

：

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/tensor_util.pyc in make_tensor_proto(values, dtype, shape) 
    323 else: 
    324  if values is None: 
--> 325  raise ValueError("None values not supported.") 
    326  # if dtype is provided, forces numpy array to be the type 
    327  # provided if possible. 

ValueError: None values not supported. 

、誰もが何が起こっているか知ってい

elems = [1, 2, 3, 4, 5, 6] 
    squares = map_fn(lambda x: x * x, elems) 
    # squares == [1, 4, 9, 16, 25, 36] 

したがって、私は、空のpythonファイルを作成しました？ありがとう！

編集：私はTensorFlowバージョン0.8を使用しています。

Answer 1

あなたのコードはOKようだが、私はこのようなnumpy array何か使用して、それを修正することができました：

import tensorflow as tf 
import numpy as np 

elems = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6], dtype="float32") 
squares = tf.map_fn(lambda x: x * x, elems) 

sess = tf.Session() 
sess.run(squares) 

この出力：あなたがelemsとしてnp.array使用する必要があります

[ 1. 4. 9. 16. 25. 36.] 

Answer 2

を、私は理由を理解していません

コード：

import tensorflow as tf 
import numpy as np 
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) 
fn = lambda x: x**2 
squares = tf.map_fn(fn=fn, elems=a)