张量中的TensorFlow修剪值

Question

如何在TensorFlow张量中执行以下操作？

在矩阵A中：如果A [i，j]> 1然后A [i，j] = 1

（在numpy我会这样做：A[A>1] = 1）

Answer 1

您可以使用tf.minimum，它按元素进行最小化计算;设置y = 1后，x中的值将被裁剪为1的最大值：

A = tf.constant([-1, 0, 1, 3, 4])

A_clipped = tf.minimum(A, 1)

sess = tf.InteractiveSession()
A_clipped.eval()
# array([-1,  0,  1,  1,  1], dtype=int32)

另一个选项是使用tf.where来设置值：

tf.where(A > 1, tf.constant(1, shape=A.shape), A).eval()
# array([-1,  0,  1,  1,  1], dtype=int32)

如果您需要更新变量A：

A = tf.Variable([-1, 0, 1, 3, 4])
​
tf.global_variables_initializer().run()
tf.assign(A, tf.minimum(A, 1)).eval()

A.eval()
# array([-1,  0,  1,  1,  1], dtype=int32)