TensorFlow高階函數(shù)：tf.foldl

函數(shù)：tf.foldl

foldl ( 
    fn , 
    elems , 
    initializer = None , 
    parallel_iterations = 10 , 
    back_prop = True , 
    swap_memory = False , 
    name = None
 )

定義在：tensorflow/python/ops/functional_ops.py.

參見指南：高階函數(shù)>高階運算符

該 TensorFlow 高階函數(shù)表示折疊從0維度上的 elems 中的解壓縮張量列表.

該 foldl 運算符反復(fù)地將可調(diào)用的 fn 應(yīng)用于從第一個到最后一個元素序列.這些元素是由0維度上的 elems 維度0上解壓縮張量構(gòu)成.可調(diào)用的 fn 將采用兩個張量作為參數(shù).第一個參數(shù)是從上一次的調(diào)用 fn 計算而來的累計值.如果 initializer(初始值設(shè)定項) 是 None,則 elems 必須至少包含一個元素,并且其第一個元素用作初始值設(shè)定項.

假設(shè) elems 被解壓縮成 values、一個張量列表.結(jié)果張量的形狀為：fn(initializer, values[0]).shape.

參數(shù)：

• fn：可執(zhí)行的調(diào)用.
• elems：在0維度上解壓縮的張量.
• initializer：(可選)累加器的初始值.
• parallel_iterations：(可選)允許并行運行的迭代次數(shù).
• back_prop:(可選)True,支持反向傳播.
• swap_memory:(可選)True,可實現(xiàn) GPU-CPU 內(nèi)存交換.
• name:(可選)返回的張量的名稱前綴.

返回值：

返回一個張量,該張量來自從第一次到最后一次將 fn 連續(xù)應(yīng)用到從 elems 中解壓縮出來的張量列表.

可能引發(fā)的錯誤：

• TypeError：如果 fn 不可調(diào)用

使用實例：

elems = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
sum = foldl(lambda a, x: a + x, elems)
# sum == 21