如何根据索引的张量过滤tensorflow的Tensor？

Question

假设我有一个名为@foreach (var song in (IEnumerable<Tuple<Song, Artist>) ViewData["songs"]) { var item = song.Item1; var artist = song.Item2; 的张量为[batch_size, 5, 10]的张量。 我还有另一个大小为my_tensor的张量保持索引[batch_size, 1]。

我希望针对selecter过滤my_tensor以生成新的张量selecter，即仅选择[batch_size, 10]包含的值。基本上，它有点减少中间维度（大小为5）。

我觉得selecter是正确的选择，但不确定。 我真的很感谢你的帮助！

Answer 1

解决方案是使用tf.gather_nd。

tf.gather_nd(
    my_tensor,
    tf.stack([tf.range(batch_size), tf.squeeze(selecter)], axis=-1))

如果您从一开始就将squeeze构建为1-D，则可以摆脱selecter。

Answer 2

替代解决方案，适用于Tensorflow 1.3：

max_selecter = tf.reduce_max(selecter) + 1
my_tensor = tf.boolean_mask(
    outputs,
    tf.logical_xor(
        tf.sequence_mask(my_tensor + 1, max_selecter),
        tf.sequence_mask(my_tensor, max_selecter)
    )
)