Question

这是tensorflow中张量的定义：

word_weight   = tf.get_variable("word_weight", [word_num])
x_index = tf.placeholder(tf.int32, [None, sentence_length, 1])

当我尝试： word_weight[0]或word_weight[1]或其他人，它可以，我可以得到结果。但是当我尝试word_weight[x_index[0,0,0]]时，我收到错误：

TypeError: Bad slice index Tensor("modle/RNN/Squeeze_1:0", shape=(), dtype=int32) of type <class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'>

Answer 1

TensorFlow在Tensors上的下标运算符（__getitem__）的实现是tf.slice函数的语法糖。下标运算符实现支持Python整数，列表，元组和slice作为下标的类型。正如您所发现的那样，Tensor本身不支持作为下标。但是，您可以直接使用tf.slice功能：

word_num = 100
sentence_length = 10
word_weight   = tf.get_variable("word_weight", [word_num])
x_index = tf.placeholder(tf.int32, [None, sentence_length, 1])  
ind = x_index[0, 0, 0:1]
_ = tf.slice(word_weight, ind, [1])

Tensorflow中的错误切片索引Tensor

1 个答案: