TensorFlow: numpy.repeat()替代方法
TensorFlow: numpy.repeat()替代方法
提问于 2016-02-12 19:28:08
我想以成对的方式比较神经网络的预测值yp，所以我使用(回到我的旧numpy实现)：
idx = np.repeat(np.arange(len(yp)), len(yp))
jdx = np.tile(np.arange(len(yp)), len(yp))
s = yp[[idx]] - yp[[jdx]]这基本上创建了一个索引网格，然后我使用它。idx=[0,0,0,1,1,1,...]而jdx=[0,1,2,0,1,2...]。我不知道是否有更简单的方式来做这件事。
无论如何，TensorFlow有一个tf.tile()，但它似乎缺少一个tf.repeat()。
idx = np.repeat(np.arange(n), n)
v2 = v[idx]然后我得到了错误：
TypeError: Bad slice index [ 0 0 0 ..., 215 215 215] of type <type 'numpy.ndarray'>使用TensorFlow常量进行索引也不起作用：
idx = tf.constant(np.repeat(np.arange(n), n))
v2 = v[idx]-
TypeError: Bad slice index Tensor("Const:0", shape=TensorShape([Dimension(46656)]), dtype=int64) of type <class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'>我的想法是将我的RankNet实现转换为TensorFlow。
回答 9
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2016-02-13 00:11:16
您可以结合使用tf.tile()和tf.reshape()来实现np.repeat()的效果
idx = tf.range(len(yp))
idx = tf.reshape(idx, [-1, 1]) # Convert to a len(yp) x 1 matrix.
idx = tf.tile(idx, [1, len(yp)]) # Create multiple columns.
idx = tf.reshape(idx, [-1]) # Convert back to a vector.您可以使用tf.tile()简单地计算jdx
jdx = tf.range(len(yp))
jdx = tf.tile(jdx, [len(yp)])对于索引，您可以尝试使用tf.gather()从yp张量中提取不连续的切片：
s = tf.gather(yp, idx) - tf.gather(yp, jdx)Stack Overflow用户
发布于 2019-05-31 11:29:34
根据tf api document，tf.keras.backend.repeat_elements()与np.repeat()执行相同的工作。例如,
x = tf.constant([1, 3, 3, 1], dtype=tf.float32)
rep_x = tf.keras.backend.repeat_elements(x, 5, axis=0)
# result: [1. 1. 1. 1. 1. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 1. 1. 1. 1. 1.]Stack Overflow用户
发布于 2018-11-14 18:36:33
对于一维张量，我制作了这个函数
def tf_repeat(y,repeat_num)
return tf.reshape(tf.tile(tf.expand_dims(y,axis=-1),[1,repeat_num]),[-1]) 页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/35361467
复制相关文章
相似问题
腾讯云开发者
