python - Tensorflow:来自索引的 "staggered"序列掩码？

Question

输入如下:

[1, 3, 2]

期望的输出(在适当的张量中):

[1 0 0 
 0 1 0
 0 1 0
 0 1 0
 0 0 1
 0 0 1]

即，与 tf.sequence_mask 非常相似(它会给出如下内容:

[1 1 1
 0 1 1
 0 1 0]

)，但每个后续元素都“交错”在前一个序列掩码完成后开始。

非常感谢帮助。

Answer 1

这可以通过采用大小等于输入中元素数量的方形单位矩阵然后通过应用 tf.tile() inputs[i] 单位矩阵中每一行 i 的次数:

import tensorflow as tf

inputs = tf.constant([1, 3, 2])

unit = tf.eye(num_rows=inputs.get_shape().as_list()[0])
unstacked = tf.unstack(unit)
tiled = [tf.tile(u[None, ...], multiples=[inputs[i], 1])
         for i, u in enumerate(unstacked)]
res = tf.concat(tiled, axis=0)

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(res))
# [[1. 0. 0.]
#  [0. 1. 0.]
#  [0. 1. 0.]
#  [0. 1. 0.]
#  [0. 0. 1.]
#  [0. 0. 1.]]