while_loop erreur dans tensorflow

Question

J'ai essayé d'utiliser while_loop dans tensorflow, mais lorsque je tente de retourner la cible sortie de appelable en boucle while, il me donne une erreur parce que la forme est augmentée à chaque fois.

La sortie doit contenir des valeurs (0 ou 1) basées sur data valeur (tableau d'entrée). Si données la valeur est supérieure à 5 retour sinon retour . La valeur retournée doit être ajoutée en sortie

Voici le code ::

import numpy as np 
import tensorflow as tf 

data = np.random.randint(10, size=(30)) 
data = tf.constant(data, dtype= tf.float32) 

global output 
output= tf.constant([], dtype= tf.float32) 
i = tf.constant(0) 
c = lambda i: tf.less(i, 30) 


def b(i): 
    i= tf.add(i,1) 
    cond= tf.cond(tf.greater(data[i-1], tf.constant(5.)), lambda: tf.constant(1.0), lambda: tf.constant([0.0])) 
    output =tf.expand_dims(cond, axis = i-1) 
    return i, output 

r,out = tf.while_loop(c, b, [i]) 
print(out) 
sess= tf.Session() 
sess.run(out) 

L'erreur ::

r, out = tf.while_loop(c, b, [i])

ValueError: The two structures don't have the same number of elements.

First structure (1 elements): [tf.Tensor 'while/Identity:0' shape=() dtype=int32]

Second structure (2 elements): [tf.Tensor 'while/Add:0' shape=() dtype=int32, tf.Tensor 'while/ExpandDims:0' shape=unknown dtype=float32>]

J'utilise tensorflow-1.1.3 et python -3,5

Comment puis-je changer mon code t o me donne le résultat cible?

EDIT ::

-je modifier le code basé sur @mrry réponse, mais je reste un problème que la sortie est réponse incorrecte la sortie est le nombre sommation

a = tf.ones([10,4]) 
print(a) 
a = tf.reduce_sum(a, axis = 1) 
i =tf.constant(0) 
c = lambda i, _:tf.less(i,10) 

def Smooth(x): 
    return tf.add(x,2) 

summ = tf.constant(0.) 
def b(i,_): 
    global summ 
    summ = tf.add(summ, tf.cast(Smooth(a[i]), tf.float32)) 
    i= tf.add(i,1) 
    return i, summ 

r, smooth_l1 = tf.while_loop(c, b, [i, smooth_l1]) 

print(smooth_l1) 

sess = tf.Session() 
print(sess.run(smooth_l1)) 

l'out mettre est 6.0 (faux).

Answer 1

La fonction tf.while_loop() exige que les quatre listes ont la même longueur et le même type pour chaque élément suivant:

• La liste des arguments de la fonction cond (c dans ce cas).
• La liste des arguments de la fonction body (b dans ce cas). La liste des valeurs renvoyées par la fonction body. La liste des loop_vars représentant les variables de boucle.

Par conséquent, si votre corps de la boucle a deux sorties, vous devez ajouter un argument correspondant à b et c, et un élément correspondant à loop_vars:

c = lambda i, _: tf.less(i, 30) 

def b(i, _): 
    i = tf.add(i, 1) 
    cond = tf.cond(tf.greater(data[i-1], tf.constant(5.)), 
       lambda: tf.constant(1.0), 
       lambda: tf.constant([0.0])) 

    # NOTE: This line fails with a shape error, because the output of `cond` has 
    # a rank of either 0 or 1, but axis may be as large as 28. 
    output = tf.expand_dims(cond, axis=i-1) 
    return i, output 

# NOTE: Use a shapeless `tf.placeholder_with_default()` because the shape 
# of the output will vary from one iteration to the next. 
r, out = tf.while_loop(c, b, [i, tf.placeholder_with_default(0., None)]) 

Comme il est indiqué dans les commentaires, le corps de la boucle (en particulier l'appel à tf.expand_dims()) semble être incorrecte et ce programme ne fonctionnera pas tel quel, mais j'espère que c'est suffisant pour vous aider à démarrer.