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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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python多线程-Semaphore(

Semaphore对象内部管理一个计数器,该计数器由每个acquire()调用递减,并由每个release()调用递增。计数器永远不会低于零,当acquire()发现计数器为零时,线程阻塞,等待其他线程调用release()。 Semaphore对象支持上下文管理协议。 方法: acquire(blocking=True, timeout=None) 获取信号。 当blocking=True时:如果调用时计数器大于零,则将其减1并立即返回。如果在调用时计数器为零,则阻塞并等待,直到其他线程调用release()使其大于零。这是通过适当的互锁来完成的,因此如果多个acquire()被阻塞,release()将只唤醒其中一个,这个过程会随机选择一个,因此不应该依赖阻塞线程的被唤醒顺序。 返回值为True。 当blocking=False时,不会阻塞。如果调用acquire()时计数器为零,则会立即返回False. 如果设置了timeout参数,它将阻塞最多timeout秒。如果在该时间段内没有获取锁,则返回False,否则返回True。

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