Python 在Tensorflow中使用tf.while\u循环更新变量

我想更新Tensorflow中的一个变量，因此我使用tf.while\u循环，如下所示：

a = tf.Variable([0, 0, 0, 0, 0, 0] , dtype = np.int16)

i = tf.constant(0)
size = tf.size(a)

def condition(i, size, a):
    return tf.less(i, size)

def body(i, size, a):
    a = tf.scatter_update(a, i , i)
    return [tf.add(i, 1), size, a]

r = tf.while_loop(condition, body, [i, size, a])

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这是我试图做的一个例子。出现的错误是

AttributeError:'Tensor'对象没有属性'\u lazy\u read'

。更新Tensorflow中的变量的适当方法是什么？

在编码并执行之前，这并不明显。是这样的

输出为

[数组（[0,1,2,3,4,5]），6]

获取具有这些参数的现有变量或创建新变量

这是一种先发生后发生的关系。在这种情况下，我知道

scatter\u更新发生在
之前，而
增加并返回。没有这个，它不会更新

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注意：我没有真正理解错误的含义或原因。我也明白。

非常感谢您抽出时间。我明白你的意思，这对我很有效。可能是重复的

import tensorflow as tf


def cond(size, i):
    return tf.less(i,size)

def body(size, i):

    a = tf.get_variable("a",[6],dtype=tf.int32,initializer=tf.constant_initializer(0))
    a = tf.scatter_update(a,i,i)

    tf.get_variable_scope().reuse_variables() # Reuse variables
    with tf.control_dependencies([a]):
        return (size, i+1)

with tf.Session() as sess:

    i = tf.constant(0)
    size = tf.constant(6)
    _,i = tf.while_loop(cond,
                    body,
                    [size, i])

    a = tf.get_variable("a",[6],dtype=tf.int32)

    init = tf.initialize_all_variables()
    sess.run(init)

    print(sess.run([a,i]))