TensorFlow Fold 是用于创建使用结构化数据的 TensorFlow 模型库，其中计算图的结构取决于输入数据的结构。
TensorFlow Fold 使得处理不同数据尺寸和结构的深度学习模型更容易实现。Fold 实现动态批处理，变换任意形状的计算图形的批次以产生静态计算图形。 该图具有相同的结构，而不管其接收到什么输入，并且可以通过 TensorFlow 有效地执行。
上图演示了动态批处理运行的递归神经网络。带有相同颜色的相同类型的操作被批量化在一起，而不管它们是否出现在同一解析树中，这使得 TensorFlow 能够更快的运行它们。Embed 运算将单词转换为向量表征。完全连接（FC）运算结合词向量，从而形成段落向量表征。网络的输出是一个完整语句的向量表征。尽管仅示出了句子的单个解析树，但是相同的网络可以在任意形状和大小的多个解析树上运行并且批处理一起操作。
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