我正试图在我的代码中替换一块numpy。我有类似的东西
value = some_const
unique_values = np.unique(<ndarray>)
eq_tensors = [tf.equal(<ndarray>, x) for x in unique_values]
我想使用tf.unqiue，但是在我评估图表之前，返回张量的结果不可用。我想构建一个单独的图，以便我可以一起评估所有操作。是否有可能在TensorFlow中做这样的事情。如果没有，这是像pyTorch和其他人提供的动态生成图形的优势吗？
答案 0 :(得分：1)
如果你知道唯一值的数量，那么这样的东西可以起作用：
array = <ndarray>
num_unique = <# of unique values>
y, idx = tf.unique(array)
idx = tf.reshape(idx, (-1, 1))
eq_tensors = tf.transpose(tf.equal(idx, tf.range(num_unique)))