tf.where( condition, x=None, y=None, name=None)根据条件返回元素(x或y)。
我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ one = tf.ones_like(label) zero = tf.zeros_like(label) label = tf.where(label <0.5..., x=zero, y=one) 补充知识:TensorFlow中获取大于零的元素集合 a为tensor idx = tf.where(a 0) output = tf.gather_nd(a,
[6 7 8 6 7 8] [0 1 2 0 1 2] [3 4 5 3 4 5] [6 7 8 6 7 8]], shape=(6, 6), dtype=int32) 查找与替换 tf.where...([[True, True, True], [False, True, True], [True, False, False]]) print(mask) indices = tf.where(mask...), dtype=bool) tf.Tensor( [[0 0] [0 1] [0 2] [1 1] [1 2] [2 0]], shape=(6, 2), dtype=int64) tf.where...格式: tf.where( condition, x=None, y=None, name=None ) 参数: condition: 判断条件- x: 如果条件为 True 赋值- y:...tf.constant([[True, True, True], [False, True, True], [True, False, False]]) print(mask) result = tf.where
2、tf.where() 大多数情况下我们经常使用大张量并批量执行操作,Tensorflow提供了相关的条件操作——tf.where,它和tf.cond一样需要判定条件来进行输出。 ?
., alpha=0.25): def focal_loss_fixed(y_true, y_pred): pt_1 = tf.where(tf.equal(y_true,...1), y_pred, tf.ones_like(y_pred)) pt_0 = tf.where(tf.equal(y_true, 0), y_pred, tf.zeros_like(...self.gamma = gamma self.alpha = alpha def call(self,y_true,y_pred): pt_1 = tf.where...(tf.equal(y_true, 1), y_pred, tf.ones_like(y_pred)) pt_0 = tf.where(tf.equal(y_true, 0), y_pred
tf.where 通过tf.where(cond, a, b)操作可以根据cond条件的真假从a 或 b 中读取数据 当a=b=None即 a,b 参数不指定时,``tf.where会返回cond张量中所有...tf.zeros([3,3]) # 构造 b 为全 0 tf.constant([[True,False,False],[False,True,False],[True,True,False]]) tf.where...(cond,a,b) # 根据条件从 a,b 中采样 tf.where(cond) # 获取 cond 中为 True 的元素索引 demo 获取张量中的正数及其索引 x = tf.random.normal...# 构造 a mask=x>0 # 比较操作,等同于 tf.equal() # 方式1 tf.boolean_mask(x,mask) # 通过掩码的方式获取数据 # 方式2 indices=tf.where
_{i=1}^{n} f\left(y_{i}, y_{i}^{\prime}\right), f(x, y)=a(x-y), x>y, b(y-x) x<yloss = tf.reduce_sum(tf.where...(tf.greater(v1, v2),(v1- v2)*a,(v2 -v1)*b))以上代码用到了tf.greater和tf.where来实现选择操作。...tf.where函数有三个参数。第一个为选择条件根据,当选择条件根据为True时,tf.where函数会选择第二个参数的值,否则使用第三个参数的值。...注意,tf.where函数判断和选择都是在元素级别进行,以下代码展示了tf.where函数和tf.greater函数的用法。...1, seed = 1 ))y = tf.matmul(x, w1)# 定义预测多了和预测少了的成本loss_less = 10loss_more = 1 loss = tf.reduce_sum(tf.where
tf.greater_equal (x, y, name=None) tf.where 如果 x 和 y 都为 None,则返回 tensor condition 中的 bool值 为 True 的坐标列表...tf.where (condition, x=None, y=None, name=None) import tensorflow as tf x = tf.convert_to_tensor([...[False, True, False], [False, False, True]]) y = tf.where
result = tf.where(index<x,choose,tf.zeros_like(choose)) 得到的结果是: [[5 4 3 0 0] [2 3 0 0 0] [0 0 0 0 0...]] 可以看到,前两行的结果是对的,但是第三行的结果是错的,这时候就需要我们刚才得到的辅助条件对结果进行修正了: result = tf.where(index<x,choose,tf.zeros_like...(choose)) + tf.where(tf.equal(y,0),choose,tf.zeros_like(choose)) 得到的结果如下: [[5 4 3 0 0] [2 3 0 0 0]
如果要通过修改张量的某些元素得到新的张量,可以使用tf.where,tf.scatter_nd。...如果要通过修改张量的部分元素值得到新的张量,可以使用tf.where和tf.scatter_nd。 tf.where可以理解为if的张量版本,此外它还可以用于找到满足条件的所有元素的位置坐标。...# 找到张量中小于0的元素,将其换成np.nan得到新的张量 # tf.where和np.where作用类似,可以理解为if的张量版本 c = tf.constant([[-1,1,-1],[2,2...,-2],[3,-3,3]],dtype=tf.float32) d = tf.where(c<0,tf.fill(c.shape,np.nan),c) <tf.Tensor: shape=(3, 3...indices = tf.where(c<0) tf.scatter_nd(indices,tf.gather_nd(c,indices),c.shape) <tf.Tensor: shape=(3,
tf.float32) ones_index = tf.ones_like(label, dtype=tf.float32) #获取pos样本和part样本 valid_inds = tf.where...tf.ones_like(label,dtype=tf.float32) zeros = tf.zeros_like(label,dtype=tf.float32) valid_inds = tf.where
默认返回一个和读取tensor_list数据和类型一个tensor列表. tf.where tf.where(condition, x=None, y=None, name=None) 功能:若x,y都为...(a) z2 = tf.where(a, x, y) sess = tf.Session() print(sess.run(z)) print(sess.run(z2)) sess.close()...# z==>[[0] # [3]] # z2==>[ 1 6 7 4] 标签的匹配 train_labels = tf.map_fn(lambda l: tf.where(tf.equal(...tf.equal(labels,l)会得到一个[Flase,True,Flase,True,False,False,False]的张量,tf.where会找到此布尔值数组的第一个为True的索引。...(tf.equal(b, l))[0][0], a1, dtype=tf.int64) c = tf.where(tf.equal(a, b))[0][0] # c = tf.where(tf.equal
如果要通过修改张量的某些元素得到新的张量,可以使用tf.where,tf.scatter_nd。...tf.boolean_mask(c,c<0),"\n") tf.print(c[c<0]) #布尔索引,为boolean_mask的语法糖形式 #找到张量中小于0的元素,将其换成np.nan得到新的张量 #tf.where...和np.where作用类似,可以理解为if的张量版本 c = tf.constant([[-1,1,-1],[2,2,-2],[3,-3,3]],dtype=tf.float32) d = tf.where...(c<0,tf.fill(c.shape,np.nan),c) #如果where只有一个参数,将返回所有满足条件的位置坐标 indices = tf.where(c<0) #将张量的第[0,0]和[...indices = tf.where(c<0) tf.scatter_nd(indices,tf.gather_nd(c,indices),c.shape) 3、维度变换 维度变换相关函数主要有 tf.reshape
自定义损失函数 y:标准答案数据集的; y_:预测答案 计算出的 损失和loss = tf.reduce_sum(tf.where(tf.greater(y, y_), COSE(y - y_), PROFIT...)y = tf.matmul(x, w1) # 计算出的# 2定义损失函数及反向传播方法# 定义损失函数 是的预测少了的损失大,于是模型应该偏向多的方向预测loss = tf.reduce_sum(tf.where
tf.reciprocal tf.list_diff ——> tf.setdiff1d tf.listdiff ——> tf.setdiff1d tf.neg ——> tf.negative tf.select ——> tf.where
., alpha=.25): def focal_loss_fixed(y_true, y_pred): pt_1 = tf.where(tf.equal(y_true, 1)..., y_pred, tf.ones_like(y_pred)) pt_0 = tf.where(tf.equal(y_true, 0), y_pred, tf.zeros_like(y_pred...self.gamma = gamma self.alpha = alpha def call(self,y_true,y_pred): pt_1 = tf.where...(tf.equal(y_true, 1), y_pred, tf.ones_like(y_pred)) pt_0 = tf.where(tf.equal(y_true, 0), y_pred
tf.zeros_like(xs, tf.float32)) with tf.Session(): tf.global_variables_initializer().run() zs_ = tf.where...每次计算使用 tf.where 只对还未发散的值进行计算。结合 ns 和 zs_就可以计算颜色,得到经典的 Mandelbrot 图像。
prediciton value y_pred = K.clip(y_pred, epsilon, 1.0-epsilon) # Calculate p_t p_t = tf.where...y_pred) # Calculate alpha_t alpha_factor = K.ones_like(y_true)*alpha alpha_t = tf.where
tf.reshape(self.net.get_output('rpn-data')[0],[-1]) rpn_cls_score = tf.reshape(tf.gather(rpn_cls_score,tf.where...(tf.not_equal(rpn_label,-1))),[-1,2]) rpn_label = tf.reshape(tf.gather(rpn_label,tf.where(tf.not_equal
key_masks,1),[1,tf.shape(queries)[1],1]) paddings = tf.ones_like(outputs) * (-2 ** 32 + 1) outputs = tf.where...tf.shape(queries)[1],1]) paddings = tf.ones_like(outputs) * (-2 ** 32 + 1) outputs = tf.where...outputs)[0],1,1]) paddings = tf.ones_like(masks) * (-2 ** 32 + 1) outputs = tf.where...tf.shape(queries)[1],1]) paddings = tf.ones_like(outputs) * (-2 ** 32 + 1) outputs = tf.where...outputs)[0],1,1]) paddings = tf.ones_like(masks) * (-2 ** 32 + 1) outputs = tf.where
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