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Question

如何在tensorflow中执行以下操作？

mat = [4,2,6,2,3] #
mat[2] = 0 # simple zero the 3rd element

我不能使用[]括号，因为它只适用于常量而不能使用变量。我不能使用切片函数，因为它返回一个张量，你不能分配张量。

import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
var1 = tf.Variable(initial_value=[2, 5, -4, 0])
assignZerosOP = (var1[2] = 0) # < ------ This is what I want to do

sess.run(tf.initialize_all_variables())

print sess.run(var1)
sess.run(assignZerosOP)
print sess.run(var1)

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[2, 5, -4, 0] 
[2, 5, 0, 0])

Answer 1

您无法更改张量 - 但是，正如您所指出的，您可以更改变量。

您可以使用三种模式来完成您想要的任务：

（a）使用tf.scatter_update直接戳到你想要改变的变量部分。

import tensorflow as tf

a = tf.Variable(initial_value=[2, 5, -4, 0])
b = tf.scatter_update(a, [1], [9])
init = tf.initialize_all_variables()

with tf.Session() as s:
  s.run(init)
  print s.run(a)
  print s.run(b)
  print s.run(a)

[2 5 -4 0]

[2 9 -4 0]

[2 9 -4 0]

（b）创建张量的两个tf.slice()，不包括您要更改的项目，然后tf.concat(0, [a, 0, b])将它们重新组合在一起。

（c）创建b = tf.zeros_like(a)，然后使用tf.select()选择您想要的a项，以及b中您想要的哪些项。

我已经包含了（b）和（c），因为它们适用于普通张量，而不仅仅是变量。

在张量流中操纵矩阵元素

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1 个答案: