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。