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tensorflow实现tensor中满足某一条件的数值取出组成新的tensor
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2020-12-23
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首先使用tf.where()将满足条件的数值索引取出来,在numpy中,可以直接用矩阵引用索引将满足条件的数值取出来,但是在tensorflow中这样是不行的。所幸,tensorflow提供了tf.gather()和tf.gather_nd()函数。 看下面这一段代码: import tensorflow as tf sess = tf.Session() def get_tensor(): x = tf.random_uniform((5, 4)) ind = tf.where(x>0.5) y = tf.gather_nd(x, ind) return x, ind, y
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tensorflow实现实现tensor中满足某一条件的数值取出组成新的中满足某一条件的数值取出组成新的
tensor
首先使用tf.where()将满足条件的数值索引取出来,在numpy中,可以直接用矩阵引用索引将满足条件的数值取出来,但是在
tensorflow中这样是不行的。所幸,tensorflow提供了tf.gather()和tf.gather_nd()函数。
看下面这一段代码:看下面这一段代码:
import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
def get_tensor():
x = tf.random_uniform((5, 4))
ind = tf.where(x>0.5)
y = tf.gather_nd(x, ind)
return x, ind, y
在上述代码中,输出分别是原始的tensor x,x中满足特定条件(此处为>0.5)的数值的索引,以及x中满足特定条件的数值。执
行以下步骤,观察三个tensor对应的数值:
x, ind, y = get_tensor()
x_, ind_, y_ = sess.run([x, ind, y])
可以得到如下结果:
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