tensorflow 如何使用 tf.map_fn 批量处理 (?, 40,30,128) 和 (?,40,30) 的两个输入张量形状，？是我的批量大小

【问题标题】：tensorflow how to use tf.map_fn to process two input tensor shape of (?, 40,30,128) and (?,40,30) in batch wise, ? is my batch sizetensorflow 如何使用 tf.map_fn 批量处理 (?, 40,30,128) 和 (?,40,30) 的两个输入张量形状，？是我的批量大小
【发布时间】：2019-05-16 01:01:03
【问题描述】：

我正在使用 TF1.12。

我得到一个函数输入大小是fn([40, 30, 128],[40, 30]) 并返回tf.float32

但是对于批量大小，我不知道该怎么办。然后我发现了这个functiontf.map_fn。我有两个输入，所以我应该把我的输入放在哪里。 input1 [?, 40, 30, 128]和input2 [?, 40, 30]

批量大小为None，但它们是相等的。

任何相关的将不胜感激。我是 tensorflow 的新手，所以任何东西都有帮助。

非常感谢！

【问题讨论】：

标签： python tensorflow

【解决方案1】：

你可以这样做：

tf.map_fn(lambda inp: fn(inp[0], inp[1]), (input1, input2))

请注意，tf.map_fn 通常比使用矢量化解决方案要慢。考虑一下是否可以让fn 处理成批数据而不是单个批次元素。

【讨论】：

效果很好，无论如何我的下一步是完全矢量化的解决方案。你知道前几天，我被 tensorflow 吓坏了，因为它和普通语言真的不一样，你不能使用for，你只能使用 TF 提供的 API，而且有很多！你回答了我的第一个问题here你不仅给了我完美的答案，还给了我深刻的建议。非常感谢你。你是一个很棒的导师。现在我喜欢 tensorflow。
@TinaLiu 很高兴它有帮助，谢谢你的好话。 TensorFlow 确实具有挑战性，如果您对它的非典型编程模型感到困难，请不要气馁，这对每个人来说都很难。 Eager 模式和 TensorFlow 2.x 应该让这更容易一些（尽管我个人觉得“经典”TensorFlow 现在我已经习惯了）。无论如何，希望你能很快掌握它。