TensorFlow中的高阶函数：tf.map_fn()

在TensorFlow中，有一些函数被称为高阶函数（high-level function），和在python中的高阶函数意义相似，其也是将函数当成参数传入，以实现一些有趣的，有用的操作。其中tf.map_fn()就是其中一个。我们这里介绍一下这个函数。

首先引入一个TF在应用上的问题：一般我们处理图片的时候，常常用到卷积，也就是tf.nn.conv2d()，但是这个函数的输入格式如：(batch_size, image_height, image_width, image_channel)，其中batch_size为一个批次的大小，我们注意到，如果按照这种输入的话，我们只能对一张图片进行卷积操作。在需要对视频进行卷积操作的时候，因为视频的输入格式一般如：(batch_size, video_size, frame_height, frame_width, frame_channel)，其中多出了一个视频的长度video_size，这样我们就不能简单对视频进行卷积了。我们用一张图描述我们面临的问题和map_fn是如何帮我们解决的：

其中，我们的数据就是从clip #1到clip #n，我们需要对每一个clip应用相同的方法function，比如是卷积函数tf.nn.conv2d()，从而得到batch_size个结果result #1到result #n。这个就是map_fn()的效果，而且，因为各个batch之间没有关联，所以可以并行快速高效地处理。我们再看看这个函数的用法，先贴出其API手册：

tf.map_fn

map_fn(    fn,    elems,    dtype=None,    parallel_iterations=10,    back_prop=True,    swap_memory=False,    infer_shape=True,    name=None)

其中的fn是一个可调用的(callable)函数，就是我们图中的function，一般会使用lambda表达式表示。elems是需要做处理的Tensors，TF将会将elems从第一维展开，进行map处理。主要就是那么两个，其中dtype为可选项，但是比较重要，他表示的是fn函数的输出类型，如果fn返回的类型和elems中的不同，那么就必须显式指定为和fn返回类型相同的类型。下面给出一个视频卷积的例子：

batch = data.get_batch()  # batch with the shape of (batch_size, video_size, frame_height, frame_width, frame_channel)cnn = tf.map_fn(fn=lambda inp: tf.nn.conv2d(inp, kernel, stride, padding='SAME'),                elems=batch,                dtype=tf.float32)

这样我们就对每一个batch的（batch-wise）进行了卷积处理了，大家不妨试试吧！