python-如何在张量流中迭代每个嵌套张量的第一个元素,python?

自粘

我正在使用如下的张量:

X = tf.constant([['a', 'y', 'b'],
              ['b', 'y', 'a'],
              ['a', 'y', 'c'],
              ['c', 'y', 'a'],
              ['a', 'y', 'd'],
              ['c', 'y', 'd'],
              ['b', 'y', 'c'],
              ['f', 'y', 'e']])

我希望以此方式进行迭代,以便能够检索每个嵌套张量的第一个元素,即“ a”,“ b”,“ a”,“ c”等,并在其中执行一些操作迭代。

我已经尝试过使用tf.slice()操作,但是我是tensorflow的新手,无法弄清楚该怎么做。任何帮助将不胜感激。谢谢!

bcosta12

您可能尚未评估张量。使用tensor.eval()session.run(tensor)评估结果:

import tensorflow as tf

X = tf.constant([['a', 'y', 'b'],
              ['b', 'y', 'a'],
              ['a', 'y', 'c'],
              ['c', 'y', 'a'],
              ['a', 'y', 'd'],
              ['c', 'y', 'd'],
              ['b', 'y', 'c'],
              ['f', 'y', 'e']])

with tf.Session() as sess:
  for i in X[:,0].eval():
    element= i.decode("utf-8") 
    print(element)

  # Or using sess.run()
  #for j in sess.run(X[:,0]):
  #  element= j.decode("utf-8") 
  #  print(element)



输出:

a
b
a
c
a
c
b
f

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