我正在寻找基于单词长度的位置编码。
在对单词边界进行一些“预处理”之后（它们也在网络的其他部分中使用了），我看一个带有0's和1's的张量，其中1是单词的开头， 0这个词的一部分。一个示例为[1,0,0,1,0,0] or [1,0,1,1]。所需的输出将是1's的位置（可以从中计算出单词Legnths），或直接分割为张量列表，每个张量分别与该单词一样长（在每个位置上都分开很多） 1，因此将[1,0,1,1]拆分为[[1,0],[1],[1]]。
由于几乎只有长度很重要，因此只要能为词位置编码检索不同的词长度（以正确的顺序），就不会在石头上固定确切的输出。搜索的值对于第一个示例为3,3，对于第二个示例为2,1,1。
我在考虑tf.argmax，但它只给出一个最大值，而不是全部。
答案 0 :(得分：0)
找到了一种找到1的索引的解决方案：
让max = [1,0,1,1]然后tf.boolean_mask(tf.range(max.shape[0]),max)返回一个张量，其中所有张数都为1。