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我的问题类似于 here但不完全相同。我有两个张量
mu: (shape=(1000,1), dtype=np.float32)
p : (shape=(100,30), dtype=np.int64)
我想要的是创建一个新的张量
x : (shape=(100,30), dtype=np.float32)
这样
x[i,j] = mu[p[i,j]]
这可以在 numpy 中使用高级索引来完成
x = mu[p]
我尝试使用 tf.gather_nd(mu, p)
命令,但在我的情况下,我收到以下错误
*** ValueError: indices.shape[-1] must be <= params.rank, but saw indices shape: [100,30] and params shape: [1000] for 'GatherNd_2' (op: 'GatherNd') with input shapes: [1000], [100,30].
因此,为了使用它,我必须构建一个新的坐标张量。有没有更简单的方法来完成我想要的事情?
最佳答案
这是一个可行的解决方案:
tf.reshape(tf.gather(mu[:,0], tf.reshape(p, (-1,))), p.shape)
基本上就是这样
tf.reshape(p, (-1,))
;mu[:,0]
中的元素(mu
的第一列); p
的形状。最小示例:
import tensorflow as tf
tf.InteractiveSession()
mu = tf.reshape(tf.multiply(tf.cast(tf.range(10), tf.float32), 0.1), (10, 1))
mu.eval()
#array([[ 0. ],
# [ 0.1 ],
# [ 0.2 ],
# [ 0.30000001],
# [ 0.40000001],
# [ 0.5 ],
# [ 0.60000002],
# [ 0.69999999],
# [ 0.80000001],
# [ 0.90000004]], dtype=float32)
p = tf.constant([[1,3],[2,4],[3,1]], dtype=tf.int64)
tf.reshape(tf.gather(mu[:,0], tf.reshape(p, (-1,))), p.shape).eval()
#array([[ 0.1 , 0.30000001],
# [ 0.2 , 0.40000001],
# [ 0.30000001, 0.1 ]], dtype=float32)
<小时/>
使用 gather_nd
而不进行整形的另外两个选项:
tf.gather_nd(mu[:,0], tf.expand_dims(p, axis=-1)).eval()
#array([[ 0.1 , 0.30000001],
# [ 0.2 , 0.40000001],
# [ 0.30000001, 0.1 ]], dtype=float32)
tf.gather_nd(mu, tf.stack((p, tf.zeros_like(p)), axis=-1)).eval()
#array([[ 0.1 , 0.30000001],
# [ 0.2 , 0.40000001],
# [ 0.30000001, 0.1 ]], dtype=float32)
关于python - 使用整数张量在 tensorflow 中索引张量,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/48015770/
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