tensorflow - 评估 tensorflow 中向量 y 的每个元素的条件

Question

我正在尝试评估向量 y 的每个元素的条件，以便我得到一个向量，其 i'th 元素告诉我 y[i] 是否满足条件。有没有办法不使用循环来做到这一点？到目前为止，我已经尝试了以下方法:

dim = 3

x = tf.placeholder(tf.float32, shape = [dim])
y = tf.log(x)

tf1 = tf.constant(1)
tf0 = tf.constant(0)


x_0 = tf.tile([x[0]], [dim])

delta = tf.cond(tf.equal(y,x_0),  tf1, tf0))
sess = tf.Session()
a = np.ones((1,3))

print(sess.run(delta, feed_dict={x:a}))

对于给定的输入 x，如果 y[i] = x[，我希望 delta[i] 为 1 0] 和 0 否则。

我得到错误

shape must be of equal rank but are 0 and 1 for 'Select_2' (op: 'select') with input shapes [3], [],[]

我是 TensorFlow 的新手，如有任何帮助，我们将不胜感激!

Answer 1

似乎您有错误，因为您正在尝试比较具有不同形状的张量。

这是工作代码:

import tensorflow as tf
import numpy as np

dim = 3

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(1, dim), name='ktf')
y = tf.log(x)

delta = tf.cast(tf.equal(y, x[0]), dtype=tf.int32)

sess = tf.Session()
a = np.ones((1, 3))

print(sess.run(delta, feed_dict={x: a}))