将空张量转换为0的最快方法

Question

我有一批张量

tensors = tf.constant([[1,2,3], [2, 4, 5], [1,2,7]], dtype=tf.float32)

我有一种机制可以通过tf.boolean_mask在其中选择一些张量：

bools = [0, 0, 0]
tensors_sorted = tf.boolean_mask(tensors, mask=bools)

问题是当所有布尔值都为零时，tensors_sorted变为空张量。

tensors_sorted_out = sess.run(tensors_sorted) # array([], shape=(0, 3), dtype=float32)

现在，在这种情况下，我希望tensors是标量0.。我知道tf.cond

的一种方式

tensors_sorted = tf.cond(tf.reduce_sum(bools)>0, lambda:tensors_sorted, lambda: 0.)
tensors_sorted_out = sess.run(tensors_sorted) # tensors_sorted_out = 0.

但是这个看起来很慢。有没有比这更快的方法了？

添加了注释*：实际上，我们可能会考虑将tenosrs_sorted更改为具有相同形状的零张量的选项。

Answer 1

我们可能会考虑将tenosrs_sorted更改为具有相同形状的零张量的选项。可能使用tf.where：

t = tf.where(tf.equal(bools, 0), tf.zeros_like(tensors), tensors)
t.eval()
#array([[ 0.,  0.,  0.],
#       [ 0.,  0.,  0.],
#       [ 0.,  0.,  0.]], dtype=float32)