我正在尝试在TensorFlow中填充一个矩阵，这个矩阵的大小会根据输入而变化，因此我使用了TensorArray来实现这个功能。基本上，这相当于在Numpy中的操作是这样的：

areas = np.zeros((len(rows)-1,len(cols)-1))for r in range(len(rows)-1):    for c in range(len(cols)-1):        areas[r,c] = (rows[r+1]-rows[r])*(cols[c+1]-cols[c])

我尝试在TensorFlow中使用tf.while_loop和tf.TensorArray来实现这个功能：

i = tf.constant(0)areas = tf.TensorArray(dtype='float32', size=length_rc-1)while_condition = lambda i, rows, areas: tf.less(i, length_rc-1)def row_loop(i, rows, areas):            j = tf.constant(0)    area = tf.TensorArray(dtype='float32', size=length_rc-1)    while_condition = lambda j, cols, area: tf.less(j, length_rc-1)    def col_loop(j, cols, area):        area = area.write(j, tf.multiply(tf.subtract(rows[i+1],rows[i]),tf.subtract(cols[j+1],cols[j])))        return [tf.add(j,1), cols, area]    r = tf.while_loop(while_condition, col_loop, [j, cols, areas])    areas = areas.write(i, r[2].stack())    return [tf.add(i, 1), rows, areas]# do the loop:r = tf.while_loop(while_condition, row_loop, [i, rows, areas])areas = r[2].stack()p = sess.run([areas], feed_dict={pred_batch: pred, gt_batch: gt})

然而，这似乎不起作用，我不确定为什么。正如你所见，我的代码与这个帖子类似：TensorFlow中如何让TensorArray和while_loop一起工作？

但它似乎不起作用，有人知道问题出在哪里吗？我得到的具体错误是：

ValueError: Inconsistent shapes: saw (?,) but expected () (and infer_shape=True)

回答：

找到了一个小错误：

# do the loop:r = tf.while_loop(while_condition, row_loop, [i, rows, areas])areas = r[2].stack()

我传给tf.while_loop的输入是错误的，应该是area而不是areas。除此之外，这是一个有效的嵌套循环填充矩阵的方法。