대화 형 세션 eval 및 tf.random_uniform이 예상 출력을 생성하지 않습니다.

Question

다음 코드 조각에 문제가 있습니다. obs_pattern, obs_seq 및 obs_seq_s은 예상되는 동작을 생성하지 않습니다. TensorFlow 1.2.1을 사용해 보았습니다. 나는 틀린 무언가가다는 것을 의심한다.

import tensorflow as tf 

sess = tf.InteractiveSession() 
seq_length = 5 
num_bits = 4 
obs_pattern_shape = [num_bits, seq_length] 
obs_pattern = tf.cast(
    tf.random_uniform(obs_pattern_shape, minval=0, maxval=2, seed=1234, dtype=tf.int32), 
    tf.float32) 
print(obs_pattern.eval()) 
seq_length_zeros = tf.zeros([1, seq_length]) 
obs_seq = tf.concat([obs_pattern, seq_length_zeros], axis=0) 
print(obs_seq.eval()) 
add_vec = tf.one_hot([num_bits], (num_bits + 1), on_value = 1.0, off_value=0.0, axis=0) 
obs_seq_s = tf.concat([obs_seq, add_vec], axis=1) 
print(obs_seq_s.eval()) 

sess.close() 

obs_pattern obs_seq

[[ 1. 1. 0. 1. 1.] 
[ 0. 1. 1. 0. 1.] 
[ 1. 1. 1. 0. 0.] 
[ 1. 1. 0. 1. 0.] 
[ 0. 0. 0. 0. 0.]] 

obs_seq_s

[[ 1. 0. 0. 0. 0. 0.] 
[ 0. 0. 1. 0. 0. 0.] 
[ 0. 1. 0. 0. 0. 0.] 
[ 0. 1. 0. 0. 0. 0.] 
[ 0. 0. 0. 0. 0. 1.]] 

EDIT

[[ 1. 1. 1. 0. 0.] 
[ 0. 0. 0. 1. 0.] 
[ 0. 1. 1. 0. 0.] 
[ 0. 1. 0. 0. 0.]] 

: t 기준 내가 obs_pattern 변경 아래 그가 언급 그리고 내가

그것은 당신이 새로운 임의 유니폼을 다시 실행 obs_pattern 형성된 텐서에 SESS를 실행할 때마다 예상된다

import numpy as np 
arr = np.random.randint(2, size=(num_bits, seq_length)) 
obs_pattern = tf.convert_to_tensor(arr, dtype=tf.float32) 

Answer 1

생각했던대로 동작합니다. 예상되는 동작을 얻으려면 ONCE numpy가있는 배열이 numpy 인 다음 동일한 모양의 자리 표시자인 obs_pattern에 입력하십시오. 씨앗을 명확히하기 위해 을 사용했지만을 여러 번 실행 했으므로 순서의 첫 번째 반복을 얻을 수 있습니다.