- mongodb - 在 MongoDB mapreduce 中,如何展平值对象?
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我的问题是两个相关的部分:
如何计算张量某个轴的最大值?例如,如果我有
x = tf.constant([[1,220,55],[4,3,-1]])
我想要类似的东西
x_max = tf.max(x, axis=1)
print sess.run(x_max)
output: [220,4]
我知道有一个 tf.argmax
和一个 tf.maximum
,但都没有给出沿单个张量轴的最大值。现在我有一个解决方法:
x_max = tf.slice(x, begin=[0,0], size=[-1,1])
for a in range(1,2):
x_max = tf.maximum(x_max , tf.slice(x, begin=[0,a], size=[-1,1]))
但它看起来不太理想。有没有更好的方法来做到这一点?
给定一个张量的 argmax
的索引,我如何使用这些索引索引另一个张量?使用上面的 x
示例,我该如何执行以下操作:
ind_max = tf.argmax(x, dimension=1) #output is [1,0]
y = tf.constant([[1,2,3], [6,5,4])
y_ = y[:, ind_max] #y_ should be [2,6]
我知道切片和最后一行一样,在 TensorFlow 中还不存在 (#206)。
我的问题是:对于我的具体情况,最好的解决方法是什么(可能使用其他方法,如收集、选择等)?
附加信息:我知道 x
和 y
将只是二维张量!
最佳答案
tf.reduce_max()
运算符正好提供了这个功能。默认情况下,它计算给定张量的全局最大值,但您可以指定 reduction_indices
列表,其含义与 NumPy 中的 axis
相同。完成您的示例:
x = tf.constant([[1, 220, 55], [4, 3, -1]])
x_max = tf.reduce_max(x, reduction_indices=[1])
print sess.run(x_max) # ==> "array([220, 4], dtype=int32)"
如果您使用 tf.argmax()
计算 argmax ,您可以通过使用 tf.reshape()
展平 y
从不同的张量 y
获取值,将 argmax 索引转换为向量索引,如下所示,并使用 tf.gather()
提取适当的值:
ind_max = tf.argmax(x, dimension=1)
y = tf.constant([[1, 2, 3], [6, 5, 4]])
flat_y = tf.reshape(y, [-1]) # Reshape to a vector.
# N.B. Handles 2-D case only.
flat_ind_max = ind_max + tf.cast(tf.range(tf.shape(y)[0]) * tf.shape(y)[1], tf.int64)
y_ = tf.gather(flat_y, flat_ind_max)
print sess.run(y_) # ==> "array([2, 6], dtype=int32)"
关于python - TensorFlow:沿轴的张量的最大值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/34987509/
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