Question

我想对一批张量进行负掩盖。

例如目标张量：

[[1,2,3],
 [4,5,6],
 [7,8,9]]

掩码张量：

[[1,1,0],
 [0,1,1],
 [1,1,0]]

预期结果：

[[1,2,0],
 [0,5,6],
 [7,8,0]]

我该怎么做？必须生成每个3x3矩阵？

Answer 1

您可以执行以下操作。

import tensorflow as tf

tf_a = tf.constant([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]], dtype=tf.float32) 
mask = tf.cast(tf.constant([[1,1,0] , [0,1,1], [1,1,0]]) , tf.bool)

a_masked = tf_a * tf.cast(mask, tf.float32)
with tf.Session() as sess:
  #print(sess.run(tf.math.logical_not(mask)))
  print(sess.run(a_masked))

Answer 2

另一种方法是使用tf.where：

tensor = tf.constant([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]], dtype=tf.float32) 
mask = tf.cast(tf.constant([[1,1,0] , [0,1,1], [1,1,0]]) , tf.bool)
result = tf.where(mask, tensor, tf.zeros_like(tensor))

如果以急切模式打印结果：

<tf.Tensor: id=77, shape=(3, 3), dtype=float32, numpy=
array([[1., 2., 0.],
       [0., 5., 6.],
       [7., 8., 0.]], dtype=float32)>

如何掩盖一批张量？

2 个答案: