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tf.while_loop

cond是一个返回布尔标量张量的可调用的张量。body是一个可调用的变量,返回一个(可能是嵌套的)元组、命名元组或一个与loop_vars具有相同特性(长度和结构)和类型的张量列表。loop_vars是一个(可能是嵌套的)元组、命名元组或张量列表,它同时传递给cond和body。cond和body都接受与loop_vars一样多的参数。除了常规张量或索引片之外,主体还可以接受和返回TensorArray对象。TensorArray对象的流将在循环之间和梯度计算期间适当地转发。注意while循环只调用cond和body一次(在调用while循环的内部调用,而在Session.run()期间根本不调用)。while loop使用一些额外的图形节点将cond和body调用期间创建的图形片段拼接在一起,创建一个图形流,该流重复body,直到cond返回false。为了保证正确性,tf.while循环()严格地对循环变量强制执行形状不变量。形状不变量是一个(可能是部分的)形状,它在循环的迭代过程中保持不变。如果循环变量的形状在迭代后被确定为比其形状不变量更一般或与之不相容,则会引发错误。例如,[11,None]的形状比[11,17]的形状更通用,而且[11,21]与[11,17]不兼容。默认情况下(如果参数shape_constant没有指定),假定loop_vars中的每个张量的初始形状在每次迭代中都是相同的。shape_constant参数允许调用者为每个循环变量指定一个不太特定的形状变量,如果形状在迭代之间发生变化,则需要使用该变量。tf.Tensor。体函数中也可以使用set_shape函数来指示输出循环变量具有特定的形状。稀疏张量和转位切片的形状不变式特别处理如下:

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Java底层-运行时数据区

在前面关于HotSpot组成中提到,运行时数据区就类似一个工厂,是Java程序运行所在的内存区域,这个区域被JVM所管理,按照虚拟机规范的规定将其划分为:方法区、堆、程序计数器,虚拟机栈、本地方法栈五个部分(在HotSpot虚拟机中虚拟机栈和本地方法栈功能上已经合并) 其中方法区和堆在JVM实例创建的时候就开始创建且分配好内存,我们在启动程序过程中可以通过一些参数设置,比如通过-Xms、-Xmx设置堆大小, JDK7中通过-XX:PermSize、-XX:MaxPermSize设置方法区大小(永久代),JDK8通过-XX:MetaspaceSize=N和 -XX:MaxMetaspaceSize=N设置方法区大小(元空间), 而程序计数器,虚拟机栈,本地方法栈是在线程创建时进行分配,所以方法区、堆是线程共享的,而程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈是和线程绑定的,是线程私有的。

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