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系统信息

• 我是否编写了自定义代码（而不是使用TensorFlow中提供的常用示例脚本）：没有
• 操作系统平台和分发版（例如Linux Ubuntu 16.04）：Linux（包括采用英特尔技术的RHEL 7 Power PC和Ubuntu 21.04）
• TensorFlow安装自（源代码或二进制文件）：康达安装tensorflow
• TensorFlow版本（使用下面的命令）：在2.4.1和2.5.0中进行测试
• Python版本：3.7.10
• CUDA/cuDNN版本：软件工具包10.1.243（英特尔）和10.2（PowerPC）
• GPU型号和内存：2080 TI（英特尔）和A100（PowerPC）

python -c "import tensorflow as tf; print(tf.version.GIT_VERSION, tf.version.VERSION)
> "
2021-08-04 23:57:32.182116: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library libcudart.so.10.1
unknown 2.4.1

描述当前行为

https://stackoverflow.com/questions/68658093/tensorflow-tf-map-fn-over-ragged-tensor-fails-with-object-of-type-raggedtensor
此Tensorflow文档给出了tf.map在粗糙Tensor上使用www.example.com _fn的示例，该示例适用于Tensorflow 2.4.1及更高版本：

digits = tf.ragged.constant([[3, 1, 4, 1], [], [5, 9, 2], [6], []])
print(tf.map_fn(tf.math.square, digits))

但是，以下示例在Tensorflow 2.4.1或Tensorflow 2.5中运行时会导致错误“类型为”RaggedTensor“的对象没有len”：

import tensorflow as tf

X=tf.ragged.constant([[1.,2.],[3.,4.,5.]], dtype=tf.float32)

@tf.function
def powerX(i):
    global X
    return X**i

Y = tf.map_fn(powerX, tf.range(3, dtype=tf.float32))

描述预期行为

它应该返回一个粗糙的Tensor。

重现问题的独立代码

import tensorflow as tf

X=tf.ragged.constant([[1.,2.],[3.,4.,5.]], dtype=tf.float32)

@tf.function
def powerX(i):
    global X
    return X**i

Y = tf.map_fn(powerX, tf.range(3, dtype=tf.float32))