tensorflow如何迭代列表张量

Question

import tensorflow as tf

x = [0.8, 0.4]
y = [0.5, 0.5]

with tf.Session() as sess:
    init_op = tf.global_variables_initializer()
    sess.run(init_op)
    compare_results = tf.greater(x, y).eval()
    results = [1. if compare_result==True else 0. for compare_result in compare_results]
    # 转化为tensorflow张亮
    tf_results = tf.cast(results, tf.float32)
    print(sess.run(tf_results))

目前需求如下，x是我的模型输出向量，y是一个阈值，对于x向量中的每一个元素，如果大于阈值（此处为0.5）则置为1 否则置0 但是tensorflow好像没有对应的遍历列表的功能，所以我用上述代码实现了，不知道各位大牛有没有原生的优雅解决方法呢