如果给定的矩阵a与形状(5,3)和索引数组b具有形状(5,),我们可以很容易地得到相应的向量c通过,
c = a[np.arange(5), b]
但是,我不能用张量流做同样的事情,
a = tf.placeholder(tf.float32, shape=(5, 3))
b = tf.placeholder(tf.int32, [5,])
# this line throws error
c = a[tf.range(5), b]
TensorFlow当前未实现此功能。GitHub 问题#4638正在跟踪NumPy样式的“高级”索引的实现。但是,您可以使用tf.gather_nd()运算符来实现您的程序:
a = tf.placeholder(tf.float32, shape=(5, 3))
b = tf.placeholder(tf.int32, (5,))
row_indices = tf.range(5)
# `indices` is a 5 x 2 matrix of coordinates into `a`.
indices = tf.transpose([row_indices, b])
c = tf.gather_nd(a, indices)
版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。