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。

相关问题

import tensorflow as tf # 创建两个常量 a = tf.constant(5) b = tf.constant(3) # 将它们相加 c = tf.add(a, b) # 创建会话并运行计算图 with tf.Session() as sess: result = sess.run(c) print(result)with tf.Session() as sess: AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Session'. Did you mean: 'version'?

从TensorFlow 2.0开始，使用Eager Execution模式，tf.Session()已经被移除了。相反，您可以直接运行操作并获取结果。可以尝试以下代码：

import tensorflow as tf

# 创建两个常量
a = tf.constant(5)
b = tf.constant(3)

# 将它们相加
c = tf.add(a, b)

# 输出结果
print(c.numpy())

这里我们直接使用了`c.numpy()`来获取计算结果，并打印输出。

这里x使用random.normal函数取值，输出张量的形状100X1，正态分布的均值为2，正态分布的标准差为2。 然后使用tf.matmul构建y = 5x + 4。注意类型一致。 请补充一下代码： import tensorflow as tf tf.compat.v1.disable_eager_execution() # 1）准备好数据集：y = 5x + 4 100个样本 # 特征值X, 目标值y_true # 请补全下行代码 使用random.normal函数取值 X = ... # y_true [100, 1] # 2）矩阵运算 X（100,1）* （1, 1）= y_true(100, 1) # 请补全下行代码 使用tf.matmul构建y = 5x + 4 y_true = ...

import tensorflow as tf

tf.compat.v1.disable_eager_execution()

# 1）准备好数据集：y = 5x + 4 100个样本
# 特征值X, 目标值y_true
# 使用random.normal函数取值
X = tf.random.normal(shape=(100, 1), mean=2, stddev=2)

# y_true [100, 1]
# 2）矩阵运算 X（100,1）* （1, 1）= y_true(100, 1)
# 使用tf.matmul构建y = 5x + 4
weights = tf.constant([[5]], dtype=tf.float32)
bias = tf.constant([[4]], dtype=tf.float32)
y_true = tf.matmul(X, weights) + bias

# 执行后续操作...