具有向量查找的Tensorflow变换张量

Question

给定具有唯一键和值的固定字典（所有数字均为非负整数）：

d = {(1,3): 6, (5,4): 9}

张量流转换的有效方式是什么：

tf.constant([[1,3], [5,4], [1,3]]) -> tf.constant([6, 9, 6])

反之亦然：

tf.constant([6, 9, 6]) -> tf.constant([[1,3], [5,4], [1,3]])

Answer 1

正如@OphirYoktan提到的，有一个查找运算符。 我建议使用tf.embedding_lookup但由于您也打算映射vector - id您可以执行以下操作。

使用tf.map_fn

d_inverse = {v:k for k,v in d.items()}
d_mapped = tf.map_fn(lambda x: d[x], d.values())
d_mapped_inverse = tf.map_fn(lambda x: d_inverse[x], d_inverse.items()}

您只需要将字典d和d_inverse的值设置为tf.constants

话虽这么说，这些映射应该与您的图形的计算原因有关，否则我建议您在图形之外进行处理。

Answer 2

在tensorflow中有一个lookuptable模块-文档位于： https ://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/lookup