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如何动态切片张量变量

tensorflow python

Sam · 技术社区 · 6 年前

我有张流的情况。我想使用Tensorflow操作获得某种类型的输出。

假设我们有一个张量变量:

"input" = (2, 4, 4)
[[[ 0.6036284   0.0281072   0.78739774  0.79748493]
  [ 0.92121416  0.31211454  0.75201935  0.49418229]
  [ 0.99500716  0.35610485  0.78246456  0.32932794]
  [ 0.44941011  0.33340591  0.56897491  0.16929366]]

 [[ 0.82108098  0.50557786  0.76569009  0.04855939]
  [ 0.55340368  0.11384677  0.63739866  0.09481387]
  [ 0.52711403  0.5621863   0.44211769  0.85780412]
  [ 0.15423198  0.80663997  0.86868405  0.48221472]]]

我们还有另一个张量变量,它包含从a中提取的元素的索引。

"idx" = (2, 2)
[[2 0]
 [2 0]]

我想形成一个任务,当我们使用“idx”分割“输入”时,结果如下所示。注意,切片基于第二维度进行。

Output: (2, 2, 4)
 [[[ 0.99500716  0.35610485  0.78246456  0.32932794]
  [ 0.6036284   0.0281072   0.78739774  0.79748493]]

 [[ 0.52711403  0.5621863   0.44211769  0.85780412]
  [ 0.82108098  0.50557786  0.76569009  0.04855939]]]

我想使用Tensorflow实现类似的操作,其中“input”和“idx”是动态填充的。

当我们明确提到“idx”时,我能想到的一个方法是:

idx = [[[0,2],[0,0]], [[1,2],[1,0]]]
output = tf.gather_nd(input, idx)

但我不知道如何从动态填充的idx=[[2 0],[0,0]],[1,2],[1,0]]构造idx=[[0,2],[0,0]]

我试着使用tf。使用不同的组合映射,但我仍然无法找到解决方案。

任何帮助都将不胜感激。。谢谢

1 回复 | 直到 6 年前

Vijay Mariappan 6 年前

您可以通过以下方式构建完整索引:

#Use meshgrid to get [[0 0] [1 1]]
mesh = tf.meshgrid(tf.range(indices.shape[1]), tf.range(indices.shape[0]))[1]

#Stack mesh and the idx
full_indices = tf.stack([mesh, indices], axis=2)
#Output
# [[[0 2] [0 0]]
#  [[1 2] [1 0]]]

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