[英]Better way to access individual elements in a tensor
我正在尝试使用张量b
定义的索引访问张量a
的元素。
a=tf.constant([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])
b=tf.constant([0,1,1,0])
我希望输出是
out = [1 6 7 4]
我尝试过的
out=[]
for i in range(a.shape[1]):
out.append(a[b[i],i])
out=tf.stack(out) #[1 6 7 4]
这给出了正确的输出,但是我正在寻找一种更好,更紧凑的方式来实现。
同时我的逻辑不工作时的造型a
是一样的东西(2,None)
,因为我不能重复range(a.shape[1])
它将如果答案包含在此情况下,也帮助我
谢谢
您可以使用tf.one_hot()
和tf.boolean_mask()
。
import tensorflow as tf
import numpy as np
a_tf = tf.placeholder(shape=(2,None),dtype=tf.int32)
b_tf = tf.placeholder(shape=(None,),dtype=tf.int32)
index = tf.one_hot(b_tf,a_tf.shape[0])
out = tf.boolean_mask(tf.transpose(a_tf),index)
a=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])
b=np.array([0,1,1,0])
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(out,feed_dict={a_tf:a,b_tf:b}))
# print
[1 6 7 4]
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