Keras : How to find indices from a tensor for a particular value similar to numpy. where()

Question

我正在搜索类似于python "numpy.where()"命令的Keras命令。基本上，我的想法是从张量中提取索引。在python中，我可以简单地执行f_j=(np.where(X==j))，从而为indices(f_j)值提供特定的j。

前任:

X= [0 1 1 0 0 2 3 ]

f_j=(np.where(X==1))

f_j= [1 2]

我可以为此目的使用任何类似的功能吗？

我试图在张量中编写数组搜索。但是，当调用 "if K.equal():"行为时，我最终会出错

TypeError: Using a tf.Tensor as a Python bool is not allowed. Use if t is not None: instead of if t: to test if a tensor is defined, and use TensorFlow ops such as tf.cond to execute subgraphs conditioned on the value of a tensor.

def loss(y_true, y_pred:

b=K.equal(y_true,0)

b=K.cast(b,dtype='float32')

for i in range(0,5):

if K.equal(b[i],1):

........

y_true = [0 1 1 0 0 2 3 ]

Answer 1

您应该尝试类似的方法:

from keras import backend as K
value = 5
wh = K.tf.where(K.tf.equal(x,value))

当您的后端是tensorflow时。

希望能有所帮助