如何使用 TensorFlow 创建循环变量

Question

这听起来超级简单，但我在互联网上找不到任何信息。我可能缺乏一些基本的了解。

我想做一些简单的事情：循环变量。说：

Z(t) = W * Z(t-1)

有一些固定的（但可训练的）W。

我试过类似的东西：

initializer = tf.random_uniform_initializer(0., 1.)
with tf.variable_scope('recurrent', initializer=initializer):
    Z = tf.get_variable('Z', shape=[...])
Z = tf.matmul(W, Z)

当然，在一个会话中，如果我执行 Z.eval()，它会给出 Z 的连贯值，但 Z 本身不会更新。

因此我的问题是：如何创建一个循环变量，当运行使用 TensorFlow 的图形时得到更新？

非常感谢您的帮助！

Answer 1

当你写这样的语句时

Z = tf.matmul(W, Z)

您正在更新 python 变量 Z 而不是与 TensorFlow 变量 Z 关联的 TensorFlow 内部存储。请查看有关 TensorFlow 中有状态操作的 section，以了解 TensorFlow 如何管理状态。要回答您的具体问题，您必须使用 tf.assign 操作来更新 TensorFlow 的 Z 变量，如下所示：

Z = tf.assign(Z, tf.matmul(W, Z))

如何使用 TensorFlow 创建循环变量

How to create a recurrent variable with TensorFlow

recurrence

tensorflow