[英]How to choose elements (not slice) of a tensor along a dimension in TensorFlow
我有一個3x2x4
張量:
x = tf.reshape(tf.range(24), (3,2,4))
<tf.Tensor: id=1928, shape=(3, 2, 4), dtype=int64, numpy=
array([[[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7]],
[[ 8, 9, 10, 11],
[12, 13, 14, 15]],
[[16, 17, 18, 19],
[20, 21, 22, 23]]])>
並且我想通過沿第3維索3x2
將其減少到3x2
。 這是索引向量的樣子:
y = tf.constant(np.array([[0, 1, 0, 0], [0, 0, 1, 0], [1, 0, 0, 0]]))
<tf.Tensor: id=2093, shape=(3, 4), dtype=int64, numpy=
array([[0, 1, 0, 0],
[0, 0, 1, 0],
[1, 0, 0, 0]])>
所需的輸出是:
<tf.Tensor: id=2103, shape=(3, 2), dtype=int64, numpy=
array([[ 1, 5],
[10, 14],
[16, 20]])>
我嘗試了tf.batch_gather(x, y)
但它給出了不同的輸出。 我需要collect_nd還是可以通過batch_gather解決?
您需要tf.boolean_mask()
。
import tensorflow as tf
import numpy as np
x = tf.reshape(tf.range(24), (3,2,4))
y = tf.constant(np.array([[0, 1, 0, 0], [0, 0, 1, 0], [1, 0, 0, 0]]))
result = tf.boolean_mask(tf.transpose(x,[0,2,1]),y)
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(result))
[[ 1 5]
[10 14]
[16 20]]
聲明:本站的技術帖子網頁,遵循CC BY-SA 4.0協議,如果您需要轉載,請注明本站網址或者原文地址。任何問題請咨詢:yoyou2525@163.com.