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在while循环期间分配新变量

是指在while循环的每次迭代中创建并分配新的变量。这意味着在每次循环迭代时,都会为变量分配新的内存空间,并且每个迭代都会有自己的变量实例。

这种做法的优势在于可以在每次循环迭代中使用独立的变量实例,避免了变量之间的相互影响。这对于需要在每次迭代中处理不同数据或状态的情况非常有用。

应用场景:

  1. 数据处理:在处理大量数据时,可以使用while循环和分配新变量来逐个处理每个数据项,确保每个数据项都有自己的变量实例。
  2. 状态追踪:在某些情况下,需要在每次循环迭代中跟踪不同的状态。通过分配新变量,可以确保每个迭代都有自己的状态变量,避免状态混乱。
  3. 动态计算:在某些情况下,需要根据每次迭代的结果来计算新的变量。通过分配新变量,可以确保每次迭代都有自己的计算结果。

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    cond是一个返回布尔标量张量的可调用的张量。body是一个可调用的变量,返回一个(可能是嵌套的)元组、命名元组或一个与loop_vars具有相同特性(长度和结构)和类型的张量列表。loop_vars是一个(可能是嵌套的)元组、命名元组或张量列表,它同时传递给cond和body。cond和body都接受与loop_vars一样多的参数。除了常规张量或索引片之外,主体还可以接受和返回TensorArray对象。TensorArray对象的流将在循环之间和梯度计算期间适当地转发。注意while循环只调用cond和body一次(在调用while循环的内部调用,而在Session.run()期间根本不调用)。while loop使用一些额外的图形节点将cond和body调用期间创建的图形片段拼接在一起,创建一个图形流,该流重复body,直到cond返回false。为了保证正确性,tf.while循环()严格地对循环变量强制执行形状不变量。形状不变量是一个(可能是部分的)形状,它在循环的迭代过程中保持不变。如果循环变量的形状在迭代后被确定为比其形状不变量更一般或与之不相容,则会引发错误。例如,[11,None]的形状比[11,17]的形状更通用,而且[11,21]与[11,17]不兼容。默认情况下(如果参数shape_constant没有指定),假定loop_vars中的每个张量的初始形状在每次迭代中都是相同的。shape_constant参数允许调用者为每个循环变量指定一个不太特定的形状变量,如果形状在迭代之间发生变化,则需要使用该变量。tf.Tensor。体函数中也可以使用set_shape函数来指示输出循环变量具有特定的形状。稀疏张量和转位切片的形状不变式特别处理如下:

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