TensorFlow: while循环中的堆叠张量

import tensorflow as tf

# 初始化一些张量
initial_tensors = [tf.constant([1.0]), tf.constant([2.0]), tf.constant([3.0])]
initial_values = tf.stack(initial_tensors)  # 将初始张量堆叠成一个张量

# 定义循环条件
def condition(i, stacked_tensors):
    return i < 3  # 循环3次

# 定义循环体
def body(i, stacked_tensors):
    # 在这里处理堆叠张量
    new_tensor = tf.constant([i + 4.0])  # 创建一个新的张量
    new_stacked_tensors = tf.concat([stacked_tensors, new_tensor], axis=0)  # 将新张量添加到堆叠张量中
    return i + 1, new_stacked_tensors

# 使用tf.while_loop创建循环
final_i, final_stacked_tensors = tf.while_loop(condition, body, [0, initial_values])

# 打印结果
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(final_stacked_tensors))