object_for_each_prior = tf.constant([1 for i in range(8732)])
-><tf.Tensor: shape=(8732,), dtype=int32, numpy`) and scalar tf.int32/tf.int64 tensors are valid indices, got <tf.Tensor: shape=(2,), dtype=int32, numpy
我发现,当使用numpy方法索引[:]和slice vs tf.gather时,性能差异很大(几乎30%-40% )。此外,我还观察到,tf.gather在标量(在未堆叠的张量上循环)上使用的开销很大,而不是张量。这是众所周知的问题吗?(..., nodeid) result.append(tf.mul(x,y))与示例代码(有效)相反:
for node_idxs in graph.no