Tensorflow 1.2.1 中的张量分配装饰器？

如何解决Tensorflow 1.2.1 中的张量分配装饰器？

我正在尝试研究一个神经网络，其中部分神经元通过显式参数方程相关联。

我已经尝试过代码：

for i in range(npxx-1):
    for j in range(npxy-1):
        F[:,i,j,0] = a0_tf*U[:,0] + b0_tf*U[:,1]
        F[:,1] = a1_tf*U[:,1] + b1_tf*U[:,2]
        F[:,2] = a2_tf*U[:,2] + b2_tf*U[:,0]

但显然它不起作用，因为在 TensorFlow 框架下不允许张量分配。最直接的方法是什么？我曾尝试定义一个函数并使用装饰器 @tf.funcion，但这在 Tensorflow 1.2.1 中不可用。

提前致谢。

解决方法

使用tf.roll：

import tensorflow as tf
x = tf.random.uniform([2,2,3])
a = tf.constant([0.1,0.2,0.3])
b = 1 - a
rolled_x = tf.roll(x,-1,axis=-1)
output = x * tf.reshape(a,[1,1,3]) + rolled_x * tf.reshape(b,3])