函数原型

tf.while_loop(cond, body, loop_vars, 
           shape_invariants=None, parallel_iterations=10, back_prop=True, 
           swap_memory=False, name=None)

其中，cond返回一个布尔型张量，body是循环体，loop_vars是运行cond和body需要的输入变量列表。（其他的参数以及具体的细节可以直接在python中help(tensorflow.while_loop)查看）

可以这样理解：while_loop先根据变量列表loop_vars运行cond函数并返回一个布尔型张量，如果为真，则进入循环体body继续执行并返回一组变量列表的值（与loop_vars个数及类型等要一致，相当于更新了一遍loop_vars），否则退出while_loop循环并返回最终的变量列表中所有的值。即：

loop_vars = [a, b, c] #a,b,c是变量列表中具体的变量名
while cond(a, b, c): #判断cond(a,b,c)是否为真
    loop_vars = body(a, b, c)
return a, b, c # 退出循环后返回变量列表中的最终取值

示例

"""
@Description: a simple example of "tensorflow.while_loop"
@Author: Meringue
@Date: 2018/2/28
"""
import tensorflow as tf

a = tf.constant(1)
b = tf.constant(2)
c = tf.constant(3)

def cond(a, b, c):
    return a<5

def body(a, b, c):
    a += 1
    b += 1
    c +=1
    return a, b, c # same with [a, b, c]

a ,b, c = tf.while_loop(cond, body, [a,b,c]) 

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print sess.run([a, b, c]) #[5, 6, 7]