while_loop

paddle.static.nn. while_loop ( cond, body, loop_vars, is_test=False, name=None ) [源代码] 

该 API 用于实现类似 while 的循环控制功能，只要循环条件 cond 的返回值为 True，while_loop 则会循环执行循环体 body，直到 cond 的返回值为 False。

备注

body 中定义的局部变量无法使用 Executor 的 fetch_list 来获取的，变量需在 body 外定义并将其置于 loop_vars 中进行循环更新后才可通过 fetch_list 获取。

参数

cond (callable) - 返回 boolean 类型 Tensor 的可调用函数，用以判断循环是否继续执行。cond 的参数和 loop_vars 相对应。

body (callable) - 循环执行的结构体。其返回一个包含 tensor 或 DenseTensorArray 的列表或元组，且这些 tensor 或 DenseTensorArray 的长度，结构，类型和 loop_vars 中的相同。且``body`` 的参数与 loop_vars 相对应。

loop_vars (list|tuple) - 包含 tensor 或 DenseTensorArray 的列表或是元组，将其传入至 cond 和 body 中，得到循环条件和输出值。

is_test (bool，可选) - 用于表明是否在测试阶段执行，默认值为 False。

name (str，可选) - 具体用法请参见 api_guide_Name，一般无需设置，默认值为 None。

返回

list|tuple，循环迭代之后 body 的返回值，和 loop_vars 具有相同的结构。

示例代码

          >>> import paddle
>>> paddle.enable_static()

>>> def cond(i, ten):
...     return i < ten

>>> def body(i, ten):
...     i = i + 1
...     return [i, ten]

>>> main_program = paddle.static.default_main_program()
>>> startup_program = paddle.static.default_startup_program()
>>> with paddle.static.program_guard(main_program, startup_program):
...     i = paddle.full(shape=[1], fill_value=0, dtype='int64')     # loop counter
...     ten = paddle.full(shape=[1], fill_value=10, dtype='int64')  # loop length
...     i, ten = paddle.static.nn.while_loop(cond, body, [i, ten])

...     exe = paddle.static.Executor(paddle.CPUPlace())
...     res = exe.run(main_program, feed={}, fetch_list=[i])
...     print(res)
[array([10], dtype=int64)]

         