tens.flow中4-D张量的tf.nn.top_k指数的二进制掩码？

Question

我有一个4-D张量的形状（10,32,32,128）。我想为所有前N个元素生成二进制掩码。

arr = tf.random_normal(shape=(10, 32, 32, 128))
values, indices = tf.nn.top_k(arr, N=64)

我的问题是如何使用arr

返回的indices获取与tf.nn.top_k形状相同的二进制模板

Answer 1

如果有人在寻找答案：就在这里。

K = 64
arr = tf.random_normal(shape=(10, 32, 32, 128))
values, indices = tf.nn.top_k(arr, k=K, sorted=False)

temp_indices = tf.meshgrid(*[tf.range(d) for d in (tf.unstack(
       tf.shape(arr)[:(arr.get_shape().ndims - 1)]) + [K])], indexing='ij')
temp_indices = tf.stack(temp_indices[:-1] + [indices], axis=-1)
full_indices = tf.reshape(temp_indices, [-1, arr.get_shape().ndims])
values = tf.reshape(values, [-1])

mask_st = tf.SparseTensor(indices=tf.cast(
      full_indices, dtype=tf.int64), values=tf.ones_like(values), dense_shape=arr.shape)
mask = tf.sparse_tensor_to_dense(tf.sparse_reorder(mask_st))