切片分配给 tensorflow 变量 [英] Slice assignment to tensorflow variable

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本文介绍了切片分配给 tensorflow 变量的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!

问题描述

我正在尝试为 tensorflow 中的变量切片赋值,但显示以下错误:ValueError: Sliced assignment is only supported for variables".为什么即使我正在尝试对变量进行切片分配,也会显示此错误.我的代码是这样的:

I am trying to assign values to slice of a variable in tensorflow, but the following error is shown: 'ValueError: Sliced assignment is only supported for variables'. Why is this error showing even though I am trying to do slice assignment to a variable. My code is something like this:

var1 = var1[startx:endx,starty:endy].assign(tf.ones([endx-startx,endy-starty],dtype=tf.int32))

其中 var1 是一个 tensorflow 变量.

where var1 is a tensorflow variable.

推荐答案

另一个答案是正确的;对 tf 变量进行任何操作都不会(总是)返回 tf 变量.因此,如果您要链接分配,请使用显式控制依赖项:

The other answer is correct; doing any operation to a tf variable does not (always) return a tf variable. So if you're chaining assignments, use explicit control dependencies:

v = tf.Variable(...)
with tf.control_dependencies([v[...].assign(...)]):
  return v[...].assign(...)

这篇关于切片分配给 tensorflow 变量的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!

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