Question

假设我有一个长度为space的二维数组n。我如何使用[[1,2,3], [0.7, 1. 2.6], [9, 2, 1.4], ...]返回数组的所有第一个和第三个元素。即返回一个长度为tf.gather_nd的数组，如：n

Answer 1

您可以使用tensorflow中的numpy style sub-sampling method：y = X[:,::2]

x = np.array([[1,2,3], [0.7, 1., 2.6], [9, 2, 1.4]])
X = tf.constant(x)
Y = X[:,::2]

sess = tf.InteractiveSession()
out = Y.eval()

#array([[ 1. ,  3. ],
#      [ 0.7,  2.6],
#      [ 9. ,  1.4]])

Answer 2

看起来有点破解，但似乎你可以转置张量，选择行（对应于原始张量中的列），然后将其转置回来：

import tensorflow as tf
import numpy as np

x = np.array([[1,2,3], [0.7, 1., 2.6], [9, 2, 1.4]])

with tf.Session() as sess:
    val = sess.run(tf.transpose(tf.gather_nd(tf.transpose(x), [[0], [2]])))

val

#array([[ 1. ,  3. ],
#       [ 0.7,  2.6],
#       [ 9. ,  1.4]])

在张量流中对二维数组进行二次采样？

2 个答案: