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tensorflow - 在tensorflow中为张量赋值

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-03 09:56:11 25 4
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在tensorflow中可以做这个numpy操作吗?

r[:,t,:] = x

在 tensorflow 中,我看到了一个叫做 scatter_nd 的东西,但它似乎只适用于初始维度。例如,

r[t,:,:] = x

我相信可以写成:

scatter_nd(r, [[t]], x)

最佳答案

我不认为使用 scatter_nd 可以很容易地解决它,因为很难形成更新。但是如果你像这样使用堆栈和取消堆栈,这会相对容易:

In [67]: embd = np.tile(np.expand_dims(np.arange(40).reshape([-1, 10]), axis=2), (1, 1, 4))
In [68]: embd_np = copy.copy(embd)
In [69]: embd_np[:, 2, :] = np.ones([4, 4])
In [70]: embd_tf = tf.stack([j if i != 2 else tf.ones([4, 4], dtype=tf.int64) for i, j in enumerate(tf.unstack(tf.constant(embd), axis=1))], 1).eval()
In [71]: embd_np == embd_tf

关于tensorflow - 在tensorflow中为张量赋值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/43376723/

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