小编Lia*_*ona的帖子

我已经使用TensorFlow while_loop和大矩阵实现了一个算法,我最近注意到了一些奇怪的行为:我在不同的运行中获得了不同的结果,有时甚至是nan值.我花了一些时间来缩小问题范围,现在我有了以下最小的例子.我用一个大小的矩阵K 15000x15000填充1,然后计算K⁵u为你的向量u.在一次迭代之后,我期望结果填充的向量15000.但这不是发生的事情.

import numpy as np
import tensorflow as tf

n = 15000
np_kernel_mat = np.ones((n, n), dtype=np.float32)
kernel_mat = tf.constant(np_kernel_mat)

# for debugging
def compare_kernel(kernel_matrix):
    print("AverageDifference:" + str(np.average(np.abs(np_kernel_mat - kernel_matrix))))
    print("AmountDifferent:" + str(np.count_nonzero(np.abs(np_kernel_mat - kernel_matrix))))
    return True

# body of the loop
def iterate(i, u):
    # for debugging
    with tf.control_dependencies(tf.py_func(compare_kernel, [kernel_mat], [tf.bool])):
        u = tf.identity(u)
    # multiply
    u = tf.matmul(kernel_mat, u)
    # check result and kernel 
    u = tf.Print(u, [tf.count_nonzero(tf.abs(kernel_mat-np_kernel_mat))], "AmountDifferentKernel: ") …

我想使用带数组的call-by-reference并在这里找到一些似乎可以解决我的问题的东西.但是我现在将其更改为此,我收到错误消息

"模板参数演绎/替换失败".

如果我放的话它会起作用

bool a[3];

但不是变量m.

#include <assert.h>

template <typename T, int Size>
void dosth(T (&a)[Size])
{
    assert(Size > 2);

    a[2] = false;
}

int main()
{
    int m=3;
    bool a[m];
    dosth(a);
}