Question

说我们有

a = tf.constant(['a', 'c'])
b = tf.constant(['a', 'd', 'c'])
>>> Intended output: [0, 2] since b[0] = a[0] and b[2] = a[1]

如何找到a在b中的位置？

我认为所需的操作是tf.gather()的反向/反向。

我知道一个非常占用空间的解决方案：

tf.where(tf.equal(tf.expand_dims(a, 1), tf.expand_dims(b, 0)))[:, 1]  >> array([0, 2])

但是我认为tf.equal()会产生形状的张量（2，3）。占用太多空间。（在我的情况下，空间O（m * n）太大。）

是否有更好的解决方案来节省空间？

Answer 1

以时间换取空间：

result = tf.where(tf.equal(b, a[0]))
t = tf.constant(1)

cond = lambda t, result: tf.less(t, tf.shape(a)[0])
body = lambda t, result: [t + 1, tf.concat([result, tf.where(tf.equal(b, a[t]))], axis=0)]
result = tf.while_loop(cond, body, [t, result], shape_invariants=[t.get_shape(), tf.TensorShape([None, None])])[1]

sess.run(tf.squeeze(result))

如果张量a的大小为m而张量b的大小为n，则此解循环m次，并占用O（m * n）时间和O（m + n）空间。

如何在另一个张量中找到张量A的元素的索引？

1 个答案: