多层损失张量流

Question

我正在尝试构建多层丢失 我使用AlexNet作为我的基础网络，我有4个类，有3个可能的标签，所以我尝试按如下方式构建它：

output_gt = tf.placeholder(tf.int32, [None,4,3], name='output')

这不是我的实际输出，但这是他的大小，这意味着alexNet上的输出层大小为[4,3] 我希望能够只查看与我作为输入的类相关的输出。因此，对于每个图像，我将获得来自原始输出的相关部分的[1,3]大小输出 例如

batch_size =2
labels = [0,2]
output = [*batc_size_dim*][[0 0 0], [1 1 1],[2 2 2 ],[3 3 3]]

我会得到

new_output = [[0 0 0],[2 2 2 ]]

如何使用标签和输出来获取new_output 我试图使用面具，但我失败了 你能帮助我吗？

Answer 1

请尝试以下方法： tf.gather(output, input)