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我正在尝试使用 HashMap
类型的功能来处理 tensorflow。当键和值是 int
类型时,我让它工作。但是当它们是数组时,它会给出错误 - ValueError: Shapes (2,) and () are not compatible
on line default_value)
import numpy as np
import tensorflow as tf
input_tensor = tf.constant([1, 1], dtype=tf.int64)
keys = tf.constant(np.array([[1, 1],[2, 2],[3, 3]]), dtype=tf.int64)
values = tf.constant(np.array([[4, 1],[5, 1],[6, 1]]), dtype=tf.int64)
default_value = tf.constant(np.array([1, 1]), dtype=tf.int64)
table = tf.contrib.lookup.HashTable(
tf.contrib.lookup.KeyValueTensorInitializer(keys, values),
default_value)
out = table.lookup(input_tensor)
with tf.Session() as sess:
table.init.run()
print(out.eval())
最佳答案
不幸的是,tf.contrib.lookup.HashTable
仅适用于一维张量。这是 tf.SparseTensor
的实现s,这当然只有在您的键是整数(int32 或 int64)张量时才有效。
对于值,我将两列存储在两个单独的张量中,但如果您有很多列,您可能只想将它们存储在一个大张量中,并将索引作为值存储在一个 tf.SparseTensor
中。 .
此代码(已测试):
import tensorflow as tf
lookup = tf.placeholder( shape = ( 2, ), dtype = tf.int64 )
default_value = tf.constant( [ 1, 1 ], dtype = tf.int64 )
input_tensor = tf.constant( [ 1, 1 ], dtype=tf.int64)
keys = tf.constant( [ [ 1, 2 ], [ 3, 4 ], [ 5, 6 ] ], dtype=tf.int64 )
values = tf.constant( [ [ 4, 1 ], [ 5, 1 ], [ 6, 1 ] ], dtype=tf.int64 )
val0 = values[ :, 0 ]
val1 = values[ :, 1 ]
st0 = tf.SparseTensor( keys, val0, dense_shape = ( 7, 7 ) )
st1 = tf.SparseTensor( keys, val1, dense_shape = ( 7, 7 ) )
x0 = tf.sparse_slice( st0, lookup, [ 1, 1 ] )
y0 = tf.reshape( tf.sparse_tensor_to_dense( x0, default_value = default_value[ 0 ] ), () )
x1 = tf.sparse_slice( st1, lookup, [ 1, 1 ] )
y1 = tf.reshape( tf.sparse_tensor_to_dense( x1, default_value = default_value[ 1 ] ), () )
y = tf.stack( [ y0, y1 ], axis = 0 )
with tf.Session() as sess:
print( sess.run( y, feed_dict = { lookup : [ 1, 2 ] } ) )
print( sess.run( y, feed_dict = { lookup : [ 1, 1 ] } ) )
将输出:
[4 1]
[1 1]
根据需要(查找键 [ 1, 2 ] 的值 [ 4, 1 ]> 和 [ 1, 1 ] 的默认值 [ 1, 1 ],它指向非-存在条目。)
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