Tensorflow：如何以保留2D张量形状的方式使用boolean_mask

Question

当我使用tf.boolean_mask时，结果被展平。

tensor7 = tf.constant( [[ 0,  1,  2,  3, -1],[ 2,  3,  4, -1, -1],[ 3,  6,  5,  4,  3]], tf.int64)
mask7 = tf.constant([[ True,  True,  True,  True, False],  [ True,  True,  True, False, False], [ True,  True,  True,  True,  True]], tf.bool)
result7=tf.boolean_mask(tensor7, mask7, axis=0)  

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run([ result7 ]))

  

array（[0，1，2，3，2，3，4，3，6，5，4，4，3]）]

有没有办法使用它来保留原始的3数组形状？各个数组的形状应该更改，因为它们现在更短了。我正在寻找这样的东西

  

[array（[[0，1，2，3]，          [2，3，4]，          [3，6，5，4，3]]）

Answer 1

与您的问题类似的in this feature request进一步指出，您的期望在逻辑上可能并不合理。您将需要具有张量的动态形状，而TensorFlow仅支持有限的张量（例如Ragged Tensors）。