如何使用TensorFlow张量索引类实例列表

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给定一个类实例列表，我需要使用tf.tensor将其索引。例如：如何使用TensorFlow张量索引类实例列表

Class Something(): 
    def __init__(self): 
     self.a = 1 
     self.b = 2 

list = [Something() for a in range(0, 10)] 
index_queue = tf.train.range_input_producer(len(list)) 
index = index_queue.dequeue() 
result = list[index] 
tensor = function_that_returns_tensor(result) 
with tf.Session() as sess: 
    sess.run(tensor)

上面的代码给出以下错误：TypeError: list indices must be integers, not Tensor

并采用tf.gather(list, index)提供了以下错误：

TypeError: Expected binary or unicode string, got <__main__.Something object at 0x7f4529fae2b0>

任何帮助，将不胜感激。谢谢！

来源

2017-08-08 Umar Iqbal

为什么你使用'tf.constant（..）'？ 'list [2]'会正常工作... –

我修改了这个问题。所以index是一个tf.tensor，它在执行图时会有一些价值。 –

问题出在TensorFlow工作原理的核心机制上。当您调用tf.train.range_input_producer(len(list))或tf.constant等TensorFlow方法时，您实际上并不是运行这些操作。您只需将这些操作添加到TensorFlow计算图。然后您必须使用tf.Session实例的run方法来运行这些操作并从中获取结果。 TypeError: list indices must be integers, not Tensor告诉您，您将计算图上的张量引用作为索引传递，而不是运行产生张量的操作返回的结果。请参阅this TensorFlow documentation。

来源

2017-08-08 21:17:37 golmschenk

非常感谢您的回复。是的，我了解Tensorflow的整体机制。我报告的错误是我在tf.Session中运行这些操作时得到的。我相应地修改了这个问题。 –

@UmarIqbal，在您更新的代码中，您仍然将张量的引用作为索引传递给列表，而不是从运行'tf.Session'返回的内容。在你的代码中，'index'是一个张量的引用，而不是一个整数。要从它得到一个整数，你需要运行'index_value = sess.run（index）'。然后'list [index_value]'将起作用。 – golmschenk

@UmarIqbal，但是请注意，您的代码存在另一个问题，它来自使用队列。如果你做出我说过的改变，你的代码似乎会挂起。这是因为队列需要队列运行器才能工作。关于[这里]的更多信息（https://www.tensorflow.org/programmers_guide/threading_and_queues）。但是你最初使用常量（或者其他非队列生成张量）而不是队列的例子应该可以工作。 – golmschenk

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