Tensorflow 什么'；将函数应用于tf.split的所有输出的最佳方法是什么？

我正试图编写自己的卷积神经网络，但至于如何将内核应用于输入，我正在努力

我最初的想法如下（前面的psedocode）：

很明显，我觉得把它列出来是不对的。我也不喜欢tf.split没有返回一个东西作为某种可以对其执行操作的列表

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最好的方法是什么？我想要一种有效的方法，将函数应用于tf.split的所有输出。

您能否提供更多关于“tf.split不返回1件事情作为可以对其执行操作的某种列表”的详细信息？据我所知，如果您不解包，

tf.split

将返回一个张量列表。很抱歉不清楚。如果我尝试以下代码：import tensorflow as tf sess=tf.Session（）a=tf.constant（[1.0,2.0,3.0,4.0,5.0,6.0]，name='a'）#dirt，hirt=tf.split（a[2,4]，axis=0）dirt=tf.split（a[2,4]，axis=0）dirt=tf.Print（dirt，[dirt，.dirt，“]，summary=9999）Print（sess.run）（dirt））它有问题。如果你取消了对脏线的注释，并注释掉脏线，那就好了。它不喜欢把所有的东西都列在一张清单上。我想把输出放入一个变量中。该死的没有更多解释的空间。如果你需要更多的空间，你可以用更新/解释来编辑你的问题。我不太明白“我想把输出放进一个变量”。如果您谈论的是

tf.Variable

，那么为什么首先要拆分张量？类似于tf.split（…）中x=[kernel（x）for x]？

a, b, c, d... = tf.split(value, num_or_size_splits=x, 0)
kernel(a)
kernel(b)
kernel(c)
kernel(d)
...