TensorFlow 返回張量列表的元素和

tf.accumulate_n

accumulate_n (     
               inputs ,     
               shape = None ,     
               tensor_dtype = None ,     
               name = None 
)

定義在tensorflow/python/ops/math_ops.py.

參考指南：數(shù)學(xué)>減少

返回張量列表的元素和.

(可選)通過 shape 和 tensor_dtype 進(jìn)行形狀和類型檢查,否則推斷這些.

注意：此操作不可微分,如果輸入取決于可訓(xùn)練的變量,則不能使用該操作.請(qǐng)?jiān)谶@種情況時(shí)使用 tf.add_n.

除了可微分性,tf.accumulate_n 執(zhí)行與 tf.add_n 相同的操作,但不等待所有的輸入在開始總結(jié)之前準(zhǔn)備就緒.如果輸入在不同時(shí)間準(zhǔn)備就緒,這可以節(jié)省內(nèi)存,因?yàn)樽钚∨R時(shí)存儲(chǔ)與輸出大小成比例,而不是輸入大小.

例如：

#tensor 'a' 是 [[1,2],[3,4]] #tensor `b` 是 [[5,0],[0,6]] tf.accumulate_n ([一, b ,一] ) == >  [ [ 7 , 4 ] , [ 6 , 14 ] ]#明確地通過形狀并輸入 tf.accumulate_n ([一, b ,一個(gè)] ,shape= [ 2 , 2 ] , tensor_dtype = tf.int32 )  == >  [ [ 7 , 4 ] , [ 6 , 14 ] ]

ARGS：

• inputs：Tensor 對(duì)象的列表,它們的形狀和類型都相同.
• shape：輸入元素的形狀.
• tensor_dtype：輸入的類型.
• name：操作的名稱(可選).

返回：

與輸入元素有相同的形狀和類型的張量.

舉：

• ValueError：如果輸入不具有相同的形狀和 dtype, 或者無法推斷出形狀.