如何对Tensorflow 3张量的行/列进行置换？
在TensorFlow中，可以使用tf.transpose函数对张量的行/列进行置换。tf.transpose函数接受一个张量作为输入，并通过指定的维度顺序来重新排列张量的维度。
下面是对TensorFlow 3张量的行/列进行置换的步骤：
- 导入TensorFlow库：
import tensorflow as tf- 创建一个3维张量：
tensor = tf.constant([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])- 使用tf.transpose函数对张量进行置换，指定维度顺序：
transposed_tensor = tf.transpose(tensor, perm=[0, 2, 1])在上述代码中，perm参数指定了维度的顺序。在这个例子中，我们将第1个维度保持不变，将第2个维度和第3个维度进行置换。
- 打印置换后的张量：
print(transposed_tensor)输出结果为：
[[[ 1 4]
[ 2 5]
[ 3 6]]
[[ 7 10]
[ 8 11]
[ 9 12]]]这里的置换操作将原始张量的行和列进行了交换。
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请注意，由于要求不能提及特定的云计算品牌商，所以无法提供腾讯云相关产品的链接地址。
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假设我有一个张量(None, 2, 56, 56, 256)。现在我想通过去掉最后一列和最后一行来获得形状为(None, 2, 55, 55, 256)的张量。我如何使用Keras/Tensorflow来实现这一点？
浏览 164提问于2019-06-09得票数 1
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我熟悉theano dimshuffle函数，它允许张量维数的排列。我在tensorflow中寻找一个等价的函数(目前使用0.8.0)。
给定一个三维张量x，它被索引为x[a,b,c]，我想做一些类似x.dimshuffle(1,0,2)的事情，这样我就可以索引为[b,a,c]。
它支持吗？如果没有，如何通过使用已经实现的方法实现相同的结果？
浏览 0提问于2016-04-21得票数 1
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根据给定的索引，我需要改变TF中张量的元素。从两个数组a和b (索引)中，我需要计算一个新数组，它根据b中的索引排列a中的元素。对于空的索引，它应该填充NA (或等效的)。
例如,
a = [10, 20, 30]
b = [-1, 0, 3]
output = [ 10, 20, NA, NA, 30]
我需要对下面的numpy数组进行等效的编码，但是对于TF张量。
a = np.array([10,20,30])
b = np.array([-1,0,3])
mini = abs(np.min(b))
maxi = abs(np.max(b))
output =
浏览 3提问于2017-03-20得票数 2
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这个问题可以用zigzag scanning来描述。然而，我想知道是否有TensorFlow建议的通过使用类似tf.tensor_scatter_nd_update的东西来实现的TensorFlow版本。 BxNxN张量，其中B表示批次。
浏览 18提问于2021-04-15得票数 0
2回答
我正试着在ios上通过一个预先训练好的模型运行一个样本。session->Run()接受我理解的张量作为输入。我已经初始化了一个张量，但是我如何设置它的值呢？我没有太多使用C++的经验。
我已经成功地创建了一个测试模型，它接受形状为{1，1，10}的3维张量。
我从Tensorflow的简单示例中提取了以下代码行来创建输入张量。
tensorflow::Tensor input_tensor(tensorflow::DT_FLOAT, tensorflow::TensorShape({1,1,10}));
从这里开始，我不知道如何设置input_tensor的数据。我想将张量设置为{.
浏览 7提问于2016-08-10得票数 5
在tensorflow中，如何计算张量的行或列的范围？范围是最大的。
在Matlab中，这可以用“范围”来完成。
a=[ 1 2 3; 4 5 6]
range(a) = [3 3 3] %this is the range along columns of a
range(a') = [2 2] %range along rows of a
浏览 1提问于2020-02-17得票数 0
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假设我有一个具有形状(大小，大小)的2D张量，我想得到两个新的张量，其中包含原始张量的行索引和列索引。所以如果size是2，我想得到[0，0，1，1]和[0，1，0，1]
棘手的是，size是另一个张量，它的值只有在tensorflow会话中运行图形时才能知道。我如何在tensorflow中做到这一点？
浏览 33提问于2017-08-09得票数 2
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假设我有一个形状为600，11的TensorFlow张量，最后(第11)列的所有元素都是零。我想像这样迭代张量的值:对于每一行，我检查该行的前10个元素的最大值是否大于值X。如果为True，则保持该行不变，如果为False，则将行的前10个元素设置为等于0，并使第11个元素等于1。如何做到这一点？我的张量的结构如下所示： import tensorflow as tf
a = tf.zeros([600, 1], dtype=tf.float32)
b = tf.random.uniform([600,10], minval=0, maxval=1, dtype=tf.float32)
c
浏览 35提问于2019-03-25得票数 0
1回答
我使用索引的张量选择了张量中的元素。下面的代码我使用索引列表0，3，2，1来选择11，15，2，5
>>> import torch
>>> a = torch.Tensor([5,2,11, 15])
>>> torch.randperm(4)
0
3
2
1
[torch.LongTensor of size 4]
>>> i = torch.randperm(4)
>>> a[i]
11
15
2
5
[torch.FloatTensor of size 4]
现在，我有了
浏览 0提问于2017-07-16得票数 3
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我是TensorFlow的新手。我不能理解如何在TensorFlow中创建一个动态的"pythonic“列表。基本上，我在一个张量对象(train_data[i])上执行一些计算，并将其附加到一个“列表”X，我希望它是一个具有形状(100,)的张量
我想做这样的事情：
X = []
for i in range(100):
q = tf.log(train_data[i])
print(q) #Tensor("Log:0", shape=(), dtype=float32)
X.append(q)
我希望X是一个形状为(100,)的张量
浏览 4提问于2017-03-01得票数 10
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在tensorflow中给出一个张量(有数>= 0)。我需要将所有的零移到每一行的末尾，并删除只包含0的列，例如。
0 2 3 4
0 1 0 5
2 3 1 0
应该被转换成
2 3 4
1 5 0
2 3 1
在tensorflow有什么好办法吗？顺便说一下，非零元素的顺序应该是相同的(没有排序)。
浏览 1提问于2018-08-17得票数 0
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2回答
我有一个未批处理的tensorflow数据集，如下所示：
ds = ...
for record in ds.take(3):
print('data shape={}'.format(record['data'].shape))
-> data shape=(512, 512, 87)
-> data shape=(512, 512, 277)
-> data shape=(512, 512, 133)
在上面的例子中，形状张量(512,512，87)将被划分为17个形状张量(512,512，5)。矩阵(tensor[:,:, 85
浏览 4提问于2021-05-07得票数 6
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我正在使用tensorflow版本2，tensorflow.keras。 我做的一个模型是tf.keras.Conv2D序列(需要4D输入张量(样本，行，cols，通道)) 然后是tf.keras.convLSTM2D (需要5D输入张量(样本、时间、行、列、通道)。 由于这个原因，我使用5D张量(样本、时间、行、cols、通道)进行了输入，但在开始实现model.fit(train_data, train_data... )时不能将其输入到tf.keras.Conv2D中 有没有办法让model.fit取5D张量？
浏览 3提问于2020-01-31得票数 0
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我是张量流的新手。 如何获得一个简单的tensorflow.shape print来同时打印行和列。例如： print (tf.shape(test)) 打印Tensor("Shape_33:0", shape=(2,), dtype=int32) 我希望shape属性同时打印rows和columns (实际数字)。有没有办法强制这样做？ 第二:我的代码中的这个张量的形状是(3,128)。上面返回的shape显示了2行。正确的行数应该是3..
浏览 16提问于2020-06-27得票数 0
仅使用tensorflow，如何选择满足条件的张量行？
例子张量x：
<tf.Tensor: shape=(3, 3), dtype=int32, numpy=
array([[0, 1, 2],
[1, 1, 2],
[0, 1, 4]], dtype=int32)>
我想创建一个新的张量，它只包括第一个行元素等于0的x行
浏览 1提问于2022-07-03得票数 0
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我在TF和PyTorch中测试这个简单的切片操作，这两个操作都应该匹配。
import tensorflow as tf
import numpy as np
import torch
tf_x = tf.random.uniform((4, 64, 64, 3))
pt_x = torch.Tensor(tf_x.numpy())
pt_x = pt_x.permute(0, 3, 1, 2)
# slicing operation
print(np.any(pt_x[:, :, 1:].permute(0, 2, 3, 1).numpy() - tf_x[:, 1:].numpy()))
浏览 1提问于2022-10-20得票数 0
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我一直在试图了解Tensorflow.Unstack()是如何工作的。我在这里读了几遍文档：
根据Tensorflow文档，“展开的维度已经消失”。听起来，打开张量堆栈可以从原始张量中删除数据。这是真的吗？还是只对数据进行重新排列？
在我的代码示例中，在Y中，它似乎删除了X的第四行。令我困惑的是，它为什么将行留在矩阵的一侧？该函数实际上是移除行还是将其留在行中？我不太清楚输出结果是什么。
import tensorflow as tf
X = tf.constant(np.array(range(24)).reshape(2, 3, 4))
Y = tf.unstack(X, axis=0
浏览 1提问于2020-03-09得票数 1
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我刚开始接触Tensorflow，想做我自己的小项目。我想导入我的CSV文件作为一个数据集，然后我想把它分成培训和测试集，并能够从我的数据集成批。
我的CSV文件包含3列数字，所以我找到了这些代码行。
filenames = ['mydata.csv']
record_defaults = [tf.float32] * 3
dataset = tf.contrib.data.CsvDataset(filenames, record_defaults, header=True, select_cols=[1,2,3])
如何将此对象转换为张量或数据集，以便可以拆分数据或创建批数据
浏览 0提问于2018-11-17得票数 0
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tensorflow中的tf.sparse_to_dense()功能只支持((data, (row_ind, col_ind)), [shape=(M, N)])格式。如何将标准的CSR张量(((data, indices, indptr), [shape=(M, N)]))转换为tensorflow中的密集表示？
例如，给定，data，indices和indptr函数将返回dense张量。
例如，投入：
indices = [1 3 3 0 1 2 2 3]
indptr = [0 2 3 6 8]
data = [2 4 1 3 2 1 1 5]
预期产出：
[[0, 2, 0, 4],
浏览 1提问于2021-06-20得票数 3
我已经阅读了并运行了1D和3D张量的示例代码..。现在我试着用二维张量来做。我想“交错”两个张量的列。对于一维张量，你可以通过
'''
We want to interleave elements of 1D tensors arr1 and arr2, where
arr1 = [10, 11, 12]
arr2 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
such that
desired result = [1, 2, 10, 3, 4, 11, 5, 6, 12]
'''
import tensorflow as tf
with tf.
浏览 0提问于2018-09-29得票数 3
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我想知道是否有一种在TensorFlow中使用gather_nd或类似的方法来完成以下操作。
我有两个张量：
values与形状[128, 100]，
indices与形状[128, 3]，
其中，indices的每一行都包含沿values的第二个维度的索引(对于同一行)。我想使用values索引indices。例如，我想要这样做的东西(使用松散表示法来表示张量)：
values = [[0, 0, 0, 1, 1, 0, 1],
[1, 1, 0, 0, 1, 0, 0]]
indices = [[2, 3, 6],
[0,
浏览 1提问于2018-07-02得票数 1
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我试图为python中的网络构建一个tensorflow图，其中我需要张量(标量值)作为np.array的索引--代码片段如下所示：
def get_votes(input, classnum):
in_shape = input.get_shape().as_list()
votes = np.zeros([classnum])
for i in range(0,in_shape[0]):
print(input[i])
votes[input[i]]=votes[input[i]]+1
输入是一维张量。
我得到的错误是：
"C
浏览 2提问于2020-07-09得票数 1
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我在tensorflow中创建一个稀疏张量，约为4,000,000×56,000,000。56M列是特征列AKA的大约10,600个可能值之间的交互变量，是所有值的组合。
Tensorflow的稀疏张量采用一个索引参数，它是一个列表列表，其中每个子列表x，y表示稀疏张量中值的行和列。
我有交互变量的组合：
combos = []
grouped_feature = df.groupby('feature')
for name, group in grouped_feature:
combos.append([*combinations(group.feature.uni
浏览 5提问于2022-02-22得票数 1
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1回答
所以，假设我有这样的张量：
[[0,18],
[1,19],
[2, 3],
[3,19],
[4, 18]]
我只需要使用tensorflow删除第二列中包含重复项的行。最后的产出应如下：
[[0,18],
[1,19],
[2, 3]]
浏览 9提问于2022-04-27得票数 2
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3回答
我有一个形状为(30, 116, 10)的张量，我想交换前两个维度，所以我有一个形状为(116, 30, 10)的张量
我将numpy看作是这样一个函数实现(np.swapaxes)，我在tensorflow中搜索了类似的东西，但什么也没有找到。
你有什么想法吗？
浏览 3提问于2016-07-06得票数 40
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1回答
如何从角角张量中提取非零值
、、、、
我试图在Tensorflow.keras中的一个自定义丢失函数中操作一些数据，比如Python
请考虑以下示例：
b = tf.constant([[0, 3, 1], [0, 5, 2]])
我想删除零列，或者提取非零列，这样最后的结果就是张量。
[[3,1], [5,2]]
我尝试使用tf.where，使用一个掩码，但是它不能保持形状，它只是返回一个非零值的一维张量。此外，我需要它来处理任意数目的行，唯一固定的是列数。
浏览 1提问于2020-04-30得票数 1
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我想在现有张量中添加一个新张量，作为上一列。对于numpy，我可以使用np.append()，但是我不知道如何在tensorflow中的张量上这样做。有什么建议吗？
>> a = np.array([[1,2], [3,4], [5,6]])
>> b = np.array([[9], [99], [999]])
>> np.append(a, b, axis=1)
array([[ 1, 2, 9],
[ 3, 4, 99],
[ 5, 6, 999]])
在tensorflow.？
>> x
浏览 3提问于2018-10-13得票数 1
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2回答
如何在Tensorflow.js中变异张量的值？例如，如果我有一个张量创建如下：const a = tf.tensor1d([1,2,3,4])
如何更改张量的第三个元素的值？我知道张量是不可变的，变量是可变的。
这样做：const a = tf.variable(tf.tensor1d([1,2,3,4]))似乎解决不了问题。我做不到：
const a = a[0].assign(5)
我可以在python 中这样做：
a = tf.Variable([1,2,3,4]) a = a[0].assign(100) with tf.Session() as sess: sess.run(
浏览 1提问于2018-04-12得票数 7
我有一个包含整数的一维张量，例如3,2,1,2,1,2,3,1,1，我想计算每个整数出现的次数。我希望输出用另一个一维张量表示，即输出上面的张量是0,4,3,2。
我知道这可以在用于Tensorflow的Python API中完成，例如使用tf.unique_with_counts，但是我还没有找到在Tensorflow.js API中实现这一点的方法。
浏览 1提问于2018-12-11得票数 2
我想在Tensorflow中使用一个预先训练过的Pytorch模型，并且我需要将tensorflow张量转换为pytorch张量。但是，我不想将Py手电筒张量转换为numpy数组，并将其转换为tensorflow张量，因为我得到的错误是“您必须为占位符张量提供一个值”。当我制作图形时，我需要这个转换，这样tensorflow张量就没有价值了，并且不能转换为numpy！有什么解决办法吗？
浏览 5提问于2021-01-24得票数 2
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我有以下代码：
a = tf.constant([[10],
[0],
[4]])
s = tf.sparse.from_dense(a)
b = tf.constant([[3, 4],
[1, 2],
[2, 5]])
# print(tf.multiply(s, b)) # this didn't work either though it works if s is dense
print(s.__mul__(b))
我想用b的每一列来乘a，
浏览 5提问于2021-12-01得票数 1
回答已采纳
我正在尝试将张量对象中的一个矩阵切片为numpy矩阵，并将其用于部分计算。但是从张量对象到numpy数组的赋值不会像下面这样工作。
import tensorflow as tf
import numpy as np
def assignC():
C_copy = np.zeros((2,2))
C = tf.matmul(tf.transpose(x), x)
C_copy[0,0] = C[0,0]
#C_copy[0,0] = C[0,0].eval() # error saying "You must feed a value for pla
浏览 2提问于2016-06-21得票数 0
1回答
我使用TFLite .a static lib在安卓上集成了TFLite。TFLite支持TfLiteTensor类，不支持张量类。如何在类似tensorflow张量操作的tensorflow lite上使用张量？例如，张量升维、降维和张量切片。谢谢!
浏览 11提问于2021-02-17得票数 0
在Tensorflow JS中，如何读取和写入张量的特定索引处的行？我想做这样的事情： let a = tf.tensor([[1, 2], [3, 4]]);
let b = tf.tensor([[5, 6], [7, 8]]);
a[0] -= b[1]
a.print()
b.print() 这应该打印出来： [[-4, -4],
[3, 4]]
[[5, 6]
[7, 8]] 另外，我在哪里可以找到如何在javascript张量上执行其他基本操作？(到目前为止，我只找到了这个：https://js.tensorflow.org/api/0.6.1/#class:Tensor) 编
浏览 9提问于2021-04-06得票数 1
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2回答
我的conv2d函数的输出是一个四维张量[64, 32, 32, 64] = [batch_size, output_height, output_width, number of filters].我想在两边做3行，两边也做3列到输出矩阵的0。所以，这就是为什么我想要创建一个类似的张量(mask_tensor)，大小为[64, 26+3(zero_pad), 26+3 (zero_pad), 64]，并与原始矩阵相乘。我想要访问[26, 26]并在上面放置零填充.如何获取张量的内维？
import tensorflow as tf
drop_matrix = tf.constant(1,
浏览 2提问于2018-04-30得票数 0
回答已采纳
我想把几个tensorflow：：张量串联在一起，只使用会话一次，我有一个过程，为每个图像检索一个张量，用这个代码建议填充数据。
但是我遇到了试图合并所有这些张量的问题，函数concat的文档还不清楚如何实现它，此时我的代码如下所示：
std::vector<tensorflow::Tensor> inputTensorVector;
for(cv::Mat image: images){
inputTensorVector.push_back(create_vector(image));
}
tensorflow::Tensor input(tensorflow::DT
浏览 1提问于2019-08-05得票数 2
我有一个维度为(2,2)的二维占位符张量。如何扩展列(相同数量的维度)，使新张量为(2,3)，并为新列分配一个常量值？
例如，当前数据可能类似于[2,2，2,2]
我想通过tensorflow转换为(前缀常量为1)：[1,2,2，1,2,2]
浏览 1提问于2017-04-15得票数 1
3回答
如何将数据帧转换为张量
、、、
我有一个这样的数据帧：
ids dim
0 1 2
1 1 0
2 1 1
3 2 1
4 2 2
5 3 0
6 3 2
7 4 1
8 4 2
9 Nan 0
10 Nan 1
11 Nan 0
我想要构建一个tensorflow张量，这样结果就像这样:这里的列对应于df中的dim列，因为我们有三个不同的值(0，1,2)等价的
浏览 17提问于2021-02-26得票数 0
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1回答
目前，我正在尝试让Keras后端函数k_gather在R中工作，到目前为止还没有成功。我只能找到关于tensorflow gather函数的适当文档。如果我遵循这个文档，下面的代码段应该提取张量a的(1,1,1)-entry。
library(keras)
a = k_constant(c(1L, 2L,3L,4L), dtype = 'int32' , shape = c(1L, 1L, 4L ))
c = k_constant(c(1L, 0L,0L,0L), dtype = 'int32' , shape = c(1L, 1L, 4L ))
out =
浏览 0提问于2018-05-23得票数 0
我刚刚在我的Windows 10笔记本电脑上安装了CUDA 92 CUDANN和张量流。
我无法在Python中导入张量流。我从Python那里得到了一条线索，上面写着：
无法加载dll
但它并没有说是哪一个。这是一个目录，列出了我收到的跟踪。你能帮上忙吗。
PS C:\Program \NVIDIA计算Toolkit\CUDA\v9.2\bin> 3.导入tensorflow作为tf跟踪(最近一次调用)：文件"C:\Program Files\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow
浏览 0提问于2018-07-06得票数 0
我是张量流的新手，我想执行以下任务
image1 =图像，image2 =图像，。。
配对= [image1，image2，image1，image3，...]
如何在GPU上使用张量流实现这一点？
浏览 1提问于2018-08-11得票数 0
我正在努力理解tf.reshape是如何工作的。让我们举一个例子：
embeddings = tf.placeholder(tf.float32, shape=[N0,N1])
M_2D = tf.placeholder(tf.float32, shape=[N0,None])
M_3D = tf.reshape(M_2D, [-1,N0,1])
weighted_embeddings = tf.multiply(embeddings, M_3D)
这里我有一个二维张量M_2D，它的列表示维N1的N0嵌入的系数。我想要创建一个三维张量，其中M_2D的每一列都放在M_3D的第一个维度中，并且列保
浏览 0提问于2018-08-06得票数 1
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是否可以在Tensorflow中根据两列中的值对张量进行排序？
例如，假设我有以下张量。
[[1,2,3]
[2,3,5]
[1,4,6]
[2,2,1]
[0,4,2]]
我希望它首先根据第一列排序，然后根据第二列排序。排序后，它将如下所示。
[[0,4,2]
[1,2,3]
[1,4,6]
[2,2,1]
[2,3,5]]
有什么方法可以使用tensorflow实现这一点吗？我能够根据单个列进行排序。但是基于两列的排序对我来说是个问题。有谁能帮上忙吗？
浏览 1提问于2018-03-21得票数 2
1回答
假设我有一个张量，看起来是：
[[4, 5, 6],
[7, 8, 9],
[4, 125, 6],
[72, 81, 91]]
我希望第一篇和最后一篇专栏中的所有值都是0，因此结果如下：
[[0, 5, 0],
[0, 8, 0],
[0, 125, 0],
[0, 81, 0]]
在tensorflow (1.4版)中，最简单和最有效的方法是什么？
我尝试使用tf.boolean_mask，但我的tf版本不支持axis参数，而且它似乎删除了列，而不是将它们归零。
任何帮助都将不胜感激，谢谢！
编辑：输入张量可以有任意数量的列> 3，输出张量将是两个(指定的)列“零”出的张
浏览 0提问于2019-04-16得票数 1
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在tensorflow中，我想根据多个指数集对2D张量的列进行求和。
例如：
求下列张量的列之和
[[1 2 3 4 5]
[5 4 3 2 1]]
根据2组索引(第一组为和列0 1 2，第二组为和列3 4)。
[[0,1,2],[3,4]]
应该给两列
[[6 9]
[12 3]]
备注：
所有列的索引将出现在一组索引中，而且只有一组。
这必须在Tensorflow中完成，这样梯度才能通过这个操作。
你知道怎么做那个手术吗？我怀疑我需要使用tf.slice，可能还需要使用tf.while_loop。
浏览 0提问于2018-03-20得票数 4
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我想对特定维度上的张量进行排序，并返回相同维度的张量，该张量指定每个元素的排序索引。看起来tf.nn.top_k可以返回排序后的索引，但是如何将其映射回来呢？
input = [[10, 3, 1], [5, 6, 2], [1, 7, 10]]
_, indices = tf.nn.top_k(input, k=3, sorted=True)
indices = [[0, 1, 2], [1, 0, 2], [2, 0, 1]]
我希望得到的是
reordered = [[0, 1, 2], [1, 0, 2], [2, 1, 0]]
浏览 1提问于2017-07-11得票数 1
1回答
所以我读了很多关于张量的书。我对这个概念的理解足以达到我的目的。但是我找不到关于它们在神经网络中的确切用法的任何信息。例如，我使用Tensorflow来构建一个NN来对图像进行分类。我拥有的唯一信息是:层是用张量构建的。现在我的问题是:正如我所理解的，神经元网络是由神经元构成的。其中一层是由许多神经元组成的。
神经元和张量是否等价于Tensorflow？
张量是神经元的输入吗？
他们是如何合作的？
我的问题听起来可能微不足道。但我找不到任何关于它的信息。他们更喜欢谈论张量或神经元。但不是他们如何一起使用在一个神经元网络与Tensorflow。
浏览 2提问于2021-04-28得票数 0
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我目前正在加载一个由小视频序列(大约30帧)组成的张量流中的数据集，而不是以JPEG格式提供的GIF/MPEG。一个图像由水平堆叠的20-30帧组成。
现在，我正在使用tf.image.decode_jpeg加载带有TF的图像。图像的宽度为64像素(固定)，高度为64*number_of_frames，因此整体形状为(64*number_of_frames,64,3)。
有没有什么好的方法可以把它转换成(number_of_frames,64,64,3)张量？
后续:如果视频太短，所有样本都有相同数量的帧，导致(some_const,64,64,3)张量，我也想重复最后一帧。
谢谢!
浏览 0提问于2017-04-10得票数 1
我已经学会了如何在一维上分割张量。
我已经学习了如何切片一个2D张量，给出一个特定值的一维张量。
两者都使用tf.gather()，但我很确定我需要tf.gather_nd()，尽管我使用它显然是错误的。
在numpy中，我有一个5x52D数组，我可以使用带有行和列索引的np.ix_()对2x2数组进行切片(对于行和列，我总是需要相同的索引，从而得到一个平方矩阵)：
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3,4,5],[2,1,6,7,8],[3,6,1,9,10],[4,7,9,1,11],[5,8,10,11,1]])
a
阵列([ 1，2，3，4
浏览 2提问于2021-07-27得票数 1
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由于我正在使用TensorFlow，所以我想知道如何将我的行从张量C映射到矩阵B中相应行的索引。
下面是我写的代码：
B= tf.constant([[ 0., 5., 2.],[ 0., 0., 0.], [ 0., 0., 3.],[1.,5.,6.],[2.,5.,7.]])
def embeding_to_index(a_vector):
return np.where(np.all(a_vector==B,axis=1))[0].tolist()[0]
c = tf.constant([[0., 0., 3.],[2.,5.,7.]])
arr = t
浏览 5提问于2022-01-02得票数 4
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