Question

我有几个张量：

logits：此张量包含最终预测分数。

tf.Tensor 'MemN2N_1/MatMul_3:0' shape=(?, 18230) dtype=float32

最终预测计算为predict_op = tf.argmax（logits，1，name =＆＃34; predict_op＆＃34;）

现在我想将预测限制在某些特定的列中。以下两个张量包含我想要选择的列索引。

self._stories属于

类型

tf.Tensor 'stories:0' shape=(?, 12, 110) dtype=int32

self._queries的类型为

tf.Tensor 'queries:0' shape=(?, 110) dtype=int32

这里110列是我想限制登录的索引号。例如，如果logits = [[10,20,30,40,50]，[10,20,30,40,50] ..]和self._stories = [[[1,4，...]， [1,2,4，...]，...]，[[0,4，...]，[2,4 ...]，...] ...]和self._queries = [[1,4 ...]，[2,4，...]，...]然后logits应该像[[20,30,50]，[10,30,50] ...] < / p>

如何在tensorflow中进行这种索引过滤？

Answer 1

你试过tf.equal吗？这比较了两个张量并创建了一个新的张量，其中包含True，其中相等，而False则不相等。

使用这个bool-tensor，你可以根据你在第一步中创建的bool值来提供tf.select，它从一个张量或另一个张量中选择。

没有深入了解您提供的特定形状，但是通过这两个操作，您可以创建您要求的流程。

Answer 2

尝试tf.gather。

row = tf.squeeze(row, squeeze_dims=0)

您可以使用tf.squeeze删除尺寸为1的主要尺寸：

id

Answer 3

你可以使用 tf.slice(input_, begin, size, name=None)。有关更多详细信息，请参阅 TensorFlow 文档： https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/slice

如何在TensorFlow中获取特定的张量行？

3 个答案: