Python 以下代码是否可以在inTensorflow中实现？

下面的代码是我试图在TensorFlow中实现的Matlab代码。 我想知道是否可以在TensorFlow的嵌套for循环中实现if-else

A = [100;200;300;300;100;200;200;100;300;300];
B = unique(A);
C = [4;5;6];

D = zeros(length(A),1);
for i = 1:length(A)
    for j = 1:length(B)
        if A(i) == B(j)
            D(i) = D(i)+A(i)*C(j);
        else
            D(i) = D(i)+0;
        end
    end
end

让我们假设

A_tf = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, self.a.shape[1]])
c = tf.Variable(tf.ones([len(np.unique(self.a))]))

基于您的TensorFlow代码，我创建了下面的函数，希望它能够返回#输出'd'

def d_tensor(self,a,c): 
    val,idx = tf.unique(a) 
    val = tf.sort(val) 
    sh = tf.shape(val)[0] 
    one_hot_a = tf.one_hot(idx,depth=sh ,dtype = tf.float32)  
    d= tf.reduce_sum(one_hot_a*val*c, axis=-1) 
return d 

我得到以下错误：ValueError:尝试将“深度”转换为张量，但失败。错误：无法将未知维度转换为张量：？。

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我不知道如何理解这个

首先，我试图理解您的代码，所以我只是用经典的python和

a=[100200300300300300300300300300300300300300300300300300300300300300300300300300300300300300300300300300300300300300300300300300300300300300300300300300300300300300300300300300300300300300300
b=已排序（集合（a））
c=[4,5,6]
d=[0]*len（a）
对于范围内的i（len（a））：
j=b.指数（a[i]）
d[i]=d[i]+a[i]*c[j]
打印（“a”，a）
打印（“b”，b）
打印（“c”，c）
打印（“d”，d）

这给了我输出

a[100200300300100200200200100300]
b[100200300]
c[4,5,6]
d[400，1000，1800，1800，400，1000，1000，400，1800，1800]

然后我尝试在tensorflow中做同样的事情，我做到了

a=tf.convert_to_tensor（[100200300300003001002002001300300]）
b、 idx=tf.unique（a）
b=tf.sort（b）
c=tf。将_转换为_张量（[4,5,6]）
one_hot_a=tf.one_hot（idx，depth=b.shape[0]，dtype=tf.int32）
减少总和（一个热轴=-1）

其输出相同：

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也许你能给我们一些数据，让我们知道这是否真的是你所期望的？

我想知道是否有可能在TensorFlow的嵌套for循环中实现if-else。很可能是的。您应该首先尝试，如果遇到特定的技术问题，请提出一个问题。请看，。亲爱的帮助中心，我已经试过了，但不确定发生了什么，因为我对Tensorflow非常陌生。这就是为什么我从简单的Matlab实现开始，以确保我所要求的！我不确定这是如何解决我在评论中所写的问题的，我认为这一点仍然有效。亲爱的Maug，谢谢你的回复。我想我可能以错误的方式发布了这个问题。在我的问题中，'a'是形状（10,1）的占位符，c是形状的变量张量（在'a'，1'中没有任何值），其中每一行都用1.0的值初始化。这两项在施工阶段定义。现在，在执行阶段，数据被馈送到“a”。在这个阶段，我想得到一个输出张量'd'，如您在上面的代码片段中所示。我已经更新了我的代码。请调查一下。谢谢大家!@MitraLanka尝试将

sh=val.shape[0]

更改为

sh=tf.shape（val）[0]

。您可能需要将

one\u hot\u a=tf.one\u hot（idx，depth=sh，dtype=tf.int32）

更改为

one\u hot\u a=tf.one\u hot（idx，depth=sh，dtype=tf.float32）

我已经更新了代码并运行了它。现在，我收到了一个不同的错误。”形状必须为rank1，但对于输入形状[？，1]“唯一”为rank2这个错误对我来说没有意义，因为我正在将秩为1的“a”向量馈送给a_tf。你能告诉我哪里出了问题吗？