Hello！讀者們好！又到我們的「網友大哉問」了。今天提出問題的網友是weich，他的問題是：

I have a question about tf.while_loop(). Is this sequential loop or parallel loop.

我有一個關於tf.while_loop()的問題。tf.while_loop()是循序迴圈（Sequential Loop），或是平行迴圈（Parallel Loop）？

Take the example from tensorflow document. Since the current iteration depends on the last iteration through the `i` in the code. I am wondering if the loop body executes one by one as a pure sequential loop?

以TensorFlow文件中的程式為例，既然現在正在執行的迭代是根據上一個迭代，也就是透過程式碼中的「i」，我好奇的是，是否迴圈主體是一行程式接著一行程式執行呢？如同存粹地循序迴圈？

（weich提到的程式碼）

i = tf.constant(0)
c = lambda i: tf.less(i, 10)
b = lambda i: tf.add(i, 1)
r = tf.while_loop(c, b, [i])

約莫兩天後，另外一位網友zhenhailiu回覆了：

Two op instances from different iterations can be computed simultaneously, as long as there is no direct or indirect data dependency or control dependency between them. The iterations in this while_loop can be paralleled. In some cases, iterations in a while_loop cannot be paralleled, typically when there are multiple iteration variable.

來自不同迭代的兩個實例（Instance）可以同時進行運算，只要它們之間沒有直接或間接的資料依賴關係，或控制依賴關係。而在這個tf.while_loop()中的迭代，可以是平行的。但在一些情況下，在while_loop()中的迭代，不可以是平行的。一般來說，當while_loop()中有多個迭代變數時，while_loop()中的迭代便不可以是平行的。

讀者們覺得這樣的回覆如何呢？歡迎留下您們的意見或想法，謝謝。

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