Tensorflow 中的入队和增量变量

如何使张量流图将递​​增的数字推送到队列？

我这样做只是为了学习目的，所以我希望您保持它与我正在做的事情相似（并纠正我做错的事情）。这是我的代码：

import tensorflow as tf

# create queue
queue = tf.RandomShuffleQueue(capacity=10, min_after_dequeue=1, dtypes=tf.float32)

# create variables, and "add" operation
push_var = tf.Variable(initial_value=1.0, trainable=False)
add = push_var.assign_add(1)

# enqueue operation
push = queue.enqueue(add)

# dequeue operation
pop = queue.dequeue()

sess = tf.InteractiveSession()

tf.initialize_all_variables().run()

# add var to stack
sess.run(push) # push_var = 2 after ran
sess.run(push) # push_var = 3 after ran
sess.run(push) # push_var = 4 after ran
sess.run(push) # push_var = 5 after ran
sess.run(push) # push_var = 6 after ran
sess.run(push) # push_var = 7 after ran
sess.run(push) # push_var = 8 after ran

# pop variable (random shuffle)
print sess.run(pop)
print sess.run(pop)

sess.close()

Output:

8
8

我期望它是 2 到 8 之间的 2 个随机数。相反，它总是弹出变量的当前值。

这是因为我不是推送变量的实际值而是推送指向变量的指针？张量流文档 https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/api_docs/python/state_ops.html#Variable says assign_add回报

一个张量，将在之后保存该变量的新值 添加已完成。

再次，我正在尝试了解张量流。如果您有任何学习资源（除了 TensorFlow 网站），我将不胜感激！谢谢。

EDIT:

改变push = queue.enqueue(add) to push = queue.enqueue(add + 0)结果达到预期的行为。有人可以解释一下吗？

@David Wong 是正确的，该变量只是对其基础张量的引用。即使您已经推送了 7 次，队列中的 7 个元素都指向相同的底层张量。什么时候pop执行后，底层张量被引用并返回。

让我再解释一下。这assign_add(1)只是更新引用的值，因此它返回一个引用。当你这样做时push = queue.enqueue(add)，它内部调用tf.convert_to_tensor(add) https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/python/ops/data_flow_ops.py#L276如果它的输入也是一个引用，它将返回一个引用。

您可以检查输出tf.convert_to_tensor(add)在Python外壳中：

In [2]: tf.convert_to_tensor(add)
Out[2]: <tf.Tensor 'AssignAdd:0' shape=() dtype=float32_ref>

The dtype=float32_ref表明它是一个参考。

As for add + 0，也可以在ipython shell中检查，相当于tf.add(add, 0):

In [3]: add+0
Out[3]: <tf.Tensor 'add:0' shape=() dtype=float32>

它不是引用并且有父节点add = push_var.assign_add(1).

所以这里的问题是

1）张量在被推入队列时将被评估，其所有父节点也将被评估。

就你而言，add + 0被求值，它的父节点也被求值add = push_assign_add(1)这使得引用值增加 1。

2) 当引用被推入队列时，不会被评估。队列中只有引用。当它们被弹出和引用时，它们的实际张量值被获取。

就您而言，所有这些引用都指向相同的张量。所以流行音乐全部回归8.