[tensorflow]TensorArray

   init_array = tf.TensorArray(         # TensorArray可以看做是具有动态size功能的Tensor数组。通常和while_loop或map_fn一起使用。
                dtype,                  # dtype: (必需）TensorArray的数据类型。
                size=None,              # TensorArray的大小
                dynamic_size=None,      # dynamic_size：如果为真，大小可变。默认值:False。
                 clear_after_read=None,  # clear_after_read：这个参数，默认为True，这种情况下数组中某个tensor读一次之后就被清除了.
                tensor_array_name=None,
                handle=None,
                flow=None,
                infer_shape=True,
                element_shape=None,
                colocate_with_first_write_call=True,
                name=None)              # 返回：TensorArray中的所有张量都连接成的一个张量。

init_array = init_array.write(index,value,name=None) # 将value写入指定位置

init_array .stack(name=None) 将TensorArray中元素叠起来当做一个Tensor输出

init_array .unstack(value, name=None) 可以看做是stack的反操作，输入Tensor，输出一个新的TensorArray对象

init_array .write(index, value, name=None) 指定index位置写入Tensor

init_array .read(index, name=None) 读取指定index位置的Tensor

以上所有函数的参数name=None均可用来指定当前操作的名称。

参考连接：
[TensorFlow笔记] TensorArray解析
tf.TensorArray