Tensorflow 计算while循环中的张量数组时出错

我构建了以下

TensorArray

：

ta = tf.TensorArray(
    dtype=tf.float32,   
    size=0,
    dynamic_size=True,
    element_shape=tf.TensorShape([None, None])
)

在

while\u循环中调用
ta=ta.write（idx，my\u张量）

在会话中评估
output=ta.stack（）
tensor时，我收到以下错误消息：

ValueError:无法将“…/TensorArrayWrite/TensorArrayWriteV3”用作
输入到“…/TensorArrayStack_1/TensorArraySizeV3”，因为
“…/tensorraywrite/tensorraywritev3”处于while循环中。参见信息
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我不明白这个错误信息，你能帮我吗

更新：可能很难找到一个最简单的例子，但这就是我正在做的：我使用的是的
cell\u input\fn
中的
ta
TensorArray的引用。此回调用于
AttentionWrapper
的
调用
方法，其中正在编写另一个名为
alignment\u history
的
TensorArray
。因此，
虽然循环
代码不是我设计的，但它是TF动态RNN计算的一部分
 不确定这是否是你的心病，但你必须确保while_循环函数将张量数组作为输入，并将更新后的数组作为输出；您必须在while_循环结束时使用Tensorary的最终版本：

def fn(ta_old):
  return ta_old.write(...)

ta_final = while_loop(..., body=fn, [tf.TensorArray(...)])

values = ta_final.stack()

具体来说，您不应该访问fn（）之外的ta_old。
如果没有更多代码，很难说。你能给出一个完整的关于这个问题的最简单的例子吗？@jdehesa我几个小时前更新了我的帖子，如果这足够清楚，请现在告诉我。这个错误是由
中的
大小
调用
\u graphnsesorarray
触发的，它来自
堆栈
。既然您熟悉
注意包装器
代码，那么根据您的评论，是否可以让
单元格输入
在循环
时使用相同的RNN
，同时使用
对齐
历史
Tensorary

更新

Tensorary

，我想我理解了：

while\u loop

内部的

动态\u rnn

将单元格状态作为循环变量之一。因此，

cell\u input\u fn

中引用的my

TensorArray

不会添加到循环变量中。需要更好的设计。