テンソルフローでは、テンソルに保存されている一連の入力を反復処理する方法は？
可変長多変量シーケンス分類問題でRNNを試しています。
シーケンスの出力（つまり、シーケンスからの最終入力が供給された後のRNNセルの出力）を取得するために、次の関数を定義しました
def get_sequence_output(x_sequence, initial_hidden_state):
previous_hidden_state = initial_hidden_state
for x_single in x_sequence:
hidden_state = gru_unit(previous_hidden_state, x_single)
previous_hidden_state = hidden_state
final_hidden_state = hidden_state
return final_hidden_state
ここに x_sequenceは形状のテンソルです(?, ?, 10)最初はどこ？バッチサイズと秒用ですか？はシーケンスの長さであり、各入力要素の長さは10です。gru関数は、前の非表示状態と現在の入力を受け取り、次の非表示状態（標準のゲート付き回帰ユニット）を吐き出します。
エラーが発生しました：'Tensor' object is not iterable. Tensorを順番に繰り返す（一度に1つの要素を読み取る）にはどうすればよいですか？
私の目的は、シーケンスからのすべての入力にgru関数を適用し、最終的な非表示状態を取得することです。
最初の次元をリストに変換するunpack関数を使用して、テンソルをリストに変換できます。同様のことを行う分割関数もあります。作業中のRNNモデルでアンスタックを使用しています。
y = tf.unstack(tf.transpose(y, (1, 0, 2)))
この場合、yは形状（BATCH_SIZE、TIME_STEPS、128）で始まります。転置してタイムステップを外側の次元にし、タイムステップごとに1つずつテンソルのリストにアンパックします。これで、yリストのすべての要素が形状（BATCH_SIZE、128）の場合、RNNにフィードできます。
TF> = 1.0では、tf.packとtf.unpackの名前がそれぞれtf.stackとtf.unstackに変更されます。