我在张量流中有一个二维张量，
比方说，例如2 * 4张量[[1.，2.，3.，4 . ]，[2.，4.，5.，6 . ]] .
我有一个函数a（）让张量中的每一行都通过，然后求和（）的所有结果 . 怎么做（不在会话中这样做）？
输出应该是（[1.，2.，3.，4 . ]）a（[2.，4.，5.，6 . ]），实际上我有一个非常大的张量，有很多行 .
这与reduce_sum不同，因为这里的a（）函数非常复杂，不能通过向量化直接使用 .
非常感谢！
也许您正在寻找的是Tensorflow中的map_fn函数 . map_fn(a, elems) 将一个张量， elems 沿其第一维解包到一系列切片中，然后将提供的函数 a 应用于每个切片，然后通过沿第一维连接将输出再次组合成单个张量 .
map_fn(a, elems)
elems
a
这听起来像你想要的
Y = map_fn(a, X) answer = reduce_sum(Y, axis=0)
其中 X 是你提供的张量 .
X
1 回答
也许您正在寻找的是Tensorflow中的map_fn函数 .
map_fn(a, elems)将一个张量，elems沿其第一维解包到一系列切片中，然后将提供的函数a应用于每个切片，然后通过沿第一维连接将输出再次组合成单个张量 .这听起来像你想要的
其中
X是你提供的张量 .