张量流map_fn 上的单值张量

Question

是否可以在具有单个值的张量上运行map_fn？

以下作品：

import tensorflow as tf
a = tf.constant(1.0, shape=[3])
tf.map_fn(lambda x: x+1, a)
#output: [2.0, 2.0, 2.0]

然而这并没有：

import tensorflow as tf
b = tf.constant(1.0)
tf.map_fn(lambda x: x+1, b)
#expected output: 2.0

• 有可能吗？
• 我究竟做错了什么？

任何提示将不胜感激！

Answer 1

好吧，我看到您接受了一个答案，该答案正确地指出将tf.map_fn()函数应用于张量的元素，而标量张量没有元素。但对于标量张量来说这并不是不可能的tf.reshape()，你只需要在之前和之后这样做，就像这段代码（经过测试）：

import tensorflow as tf
b = tf.constant(1.0)

if () == b.get_shape():
    c = tf.reshape( tf.map_fn(lambda x: x+1, tf.reshape( b, ( 1, ) ) ), () ) 
else:
    c = tf.map_fn(lambda x: x+1, b)
#expected output: 2.0
with tf.Session() as sess:
    print( sess.run( c ) )

将输出：

2.0

如预期的。

通过这种方式，您可以将其分解为一个不可知函数，该函数可以将标量张量和非标量张量作为参数。