Question

我正在尝试对Tensorflow中的张量的前K值进行一些操作。基本上，我想要的是首先得到最高K值的指数，做一些操作并分配新值。例如：

A = tf.constant([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])
values, indices = tf.nn.top_k(A, k=3)

对于这里，值将是数组（[[5,4,3，[10,9,8]]，dtype = int32）

在对值进行一些操作后，比如说prob = tf.nn.softmax（values），我应该如何根据索引将此值赋给A？这类似于numpy A [indices] = prob。似乎无法在tensorflow中找到正确的功能来执行此操作。

Answer 1

不幸的是，一旦你想使用张量的索引，Tensorflow就很痛苦，所以为了实现你的想法，你必须使用一些丑陋的解决方法。我的选择是：

import tensorflow as tf

#First you better use Variable as constant is not designed to be updated
A = tf.Variable(initial_value = [[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])

#Create a buffer variable which will store tentative updates,
#initialize it with random values
t = tf.Variable(initial_value = tf.cast(tf.random_normal(shape=[5]),dtype=tf.int32))
values, indices = tf.nn.top_k(A, k=3)

#Create a function for manipulation on the values you want
def val_manipulation(v):
  return 2*v+1

#Create a while loop to update each entry of the A one-be-one, 
#as scatter_nd_update can update only by slices, but not individual entries
i = tf.constant(0)
#Stop once updated every slice
c = lambda i,x: tf.less(i, tf.shape(A)[0])
#Each iteration update i and 
#update every slice of A (A[i]) with updated slice 
b = lambda i,x: [i+1,tf.scatter_nd_update(A,[[i]],[tf.scatter_update(tf.assign(t,A[i]),indices[i],val_manipulation(values[i]) )])]
#While loop
r = tf.while_loop(c, b, [i,A])

init = tf.initialize_all_variables()

with tf.Session() as s:
  s.run(init)
  #Test it!
  print s.run(A)
  s.run(r)
  print s.run(A)

所以你基本上做的是：

scatter_update只能使用变量，因此我们从A（作为A [i]）获取切片并将这些值存储到缓冲区变量t
使用所需的值更新缓冲区变量中的值
更新i - 更新A

t

重复A

最终你应该得到以下输出：

[[ 1  2  3  4  5]  [ 6  7  8  9 10]] 
[[ 1  2  7  9 11]  [ 6  7 17 19 21]]

Tensorflow：如何通过索引获得张量值并分配新值

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