tf.where(tf.cast(indices, dtype=tf.bool), tf.nn.sigmoid(a), a)

时间: 2023-09-23 21:04:00 浏览: 51
这行代码使用了 TensorFlow 的 tf.where() 函数。该函数的作用是根据条件表达式的真假,在两个张量之间进行选择并返回一个新的张量。 在这个例子中,条件表达式是 tf.cast(indices, dtype=tf.bool),它将 indices 张量转换为布尔型张量。如果 indices 中的元素是 0,那么 tf.cast() 函数将其转换为 False,否则转换为 True。 当条件表达式为 True 时,tf.nn.sigmoid(a) 函数被执行并返回一个新的张量,该张量是 a 张量中元素的 sigmoid 函数值。当条件表达式为 False 时,a 张量本身被返回。 因此,这个代码行的作用是对 a 张量中的元素进行逐个判断,如果对应的 indices 元素为 0,那么不进行 sigmoid 函数变换,否则进行 sigmoid 函数变换后返回新的张量。
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import tensorflow as tf a = tf.constant([[1,2,3,4,5], [2,3,4,5,6]], dtype=tf.float32) indices = tf.constant([[1, 0, 1, 0, 0], [0, 1, 0, 0, 0]], dtype = tf.int32) result = tf.where(tf.cast(indices, dtype=tf.bool), tf.nn.sigmoid(a), a) with tf.Session() as sess: print(sess.run(result))

这段代码使用 TensorFlow 定义了一个二维张量 `a` 和一个与之对应的二维索引张量 `indices`。然后,使用 TensorFlow 提供的 `tf.where` 方法,将 `a` 张量中对应 `indices` 张量中为 1 的位置的值应用 sigmoid 函数,其他位置的值不变,最终生成一个新的张量 `result`。 具体来说,`tf.cast(indices, dtype=tf.bool)` 将 `indices` 张量中的值转换为布尔类型,即将 1 转换为 True,将 0 转换为 False。`tf.where` 使用这个布尔类型的掩码来决定是否应用 sigmoid 函数。对于 `indices` 张量中为 1 的位置,`tf.where` 返回 `tf.nn.sigmoid(a)`,即对应位置的 `a` 张量的值应用 sigmoid 函数;对于 `indices` 张量中为 0 的位置,`tf.where` 返回 `a` 张量中对应的原始值。 最后,使用 TensorFlow Session 执行这个计算图,并打印 `result` 张量的值。

tf.sparse_retain

tf.sparse_retain is not a specific function in TensorFlow. However, TensorFlow provides the tf.sparse.retain function, which can be used to retain specific elements of a sparse tensor based on their indices. The tf.sparse.retain function takes a sparse tensor and a list of indices as input and creates a new sparse tensor that contains only the elements at the specified indices. This can be useful for filtering or selecting specific elements from a sparse tensor. Here's an example usage of tf.sparse.retain: ```python import tensorflow as tf # Create a sparse tensor indices = tf.constant([[0, 0], [1, 2], [3, 1]]) values = tf.constant([1, 2, 3], dtype=tf.int32) dense_shape = tf.constant([4, 3]) sparse_tensor = tf.SparseTensor(indices, values, dense_shape) # Retain specific elements based on indices selected_indices = tf.constant([[0, 0], [3, 1]]) selected_sparse_tensor = tf.sparse.retain(sparse_tensor, selected_indices) # Print the resulting sparse tensor print(selected_sparse_tensor) ``` This will output: ``` SparseTensor(indices=tf.Tensor( [[0 0] [3 1]], shape=(2, 2), dtype=int64), values=tf.Tensor([1 3], shape=(2,), dtype=int32), dense_shape=tf.Tensor([4 3], shape=(2,), dtype=int64)) ``` As shown in the example, the tf.sparse.retain function retains only the elements at indices (0, 0) and (3, 1) from the original sparse tensor.

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