伏龙阁资源网

将tensorflow.Variable中的某些元素取出组成一个新的矩阵示例
站长资源 2024/11/25 佚名
2 0

在神经网络计算过程中，经常会遇到需要将矩阵中的某些元素取出并且单独进行计算的步骤（例如MLE，Attention等操作）。那么在 tensorflow 的 Variable 类型中如何做到这一点呢？

首先假设 Variable 是一个一维数组 A：

import numpy as np

import tensorflow as tf

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

A = tf.Variable(a)

我们把我们想取出的元素的索引存到 B 中，如果我们只想取出数组 A 中的某一个元素，则 B 的设定为：

b = np.array([3])

B = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[1])

由于我们的索引坐标只有一维，所以 shape=1。

取出元素然后组合成tensor C 的操作如下：

C = tf.gather_nd(A, B)

运行：

init = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
  init.run()
  feed_dict = {B: b}
  result = sess.run([C], feed_dict=feed_dict)
  print result

得到：

[4]

如果我们想取出一维数组中的多个元素，则需要把每一个想取出的元素索引都单独放一行：

b = np.array([[3], [2], [5], [0]])

B = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[4, 1])

此时由于我们想要从一维数组中索引 4 个数，所以 shape=[4, 1]

再次运行得到：

[4 3 6 1]

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////华丽丽的分割线

假设 Variable 是一个二维矩阵 A：

a = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])

A = tf.Variable(a)

首先我们先取出 A 中的一个元素，需要给定该元素的行列坐标，存到 B 中：

b = np.array([2，3])

B = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[2])

注意由于我们输入的索引坐标变成了二维，所以shape也变为2。

取出元素然后组合成tensor C：

C = tf.gather_nd(A, B)

运行：

init = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
  init.run()
  feed_dict = {B: b}
  result = sess.run([C], feed_dict=feed_dict)
  print result

得到：

[12]

同样的，如果我们想取出二维矩阵中的多个元素，则需要把每一个想取出的元素的索引都单独放一行：

b = np.array([[2, 3], [1, 0], [2, 2], [0, 1]])

B = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[4, 2])

此时由于我们想要从二维矩阵中索引出 4 个数，所以 shape=[4, 2]

再次运行得到：

[12 5 11 2]

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////华丽丽的分割线

推广到 n 维矩阵中：

假设 A 是 Variable 类型的 n 维矩阵，我们想取出矩阵中的 m 个元素，那么首先每个元素的索引坐标要表示成列表的形式：

index = [x1, x2, x3, ..., xn]

其中 xj 代表该元素在 n 维矩阵中第 j 维的位置。

其次每个坐标要单独占索引矩阵的一行：

index_matrix = [[x11, x12, x13, ..., x1n],

               [x21, x22, x23, ..., x2n],

               [x31, x32, x33, ..., x3n],

               .......................................,

               [xm1, xm2, xm3, ..., xmn]]

最后用 tf.gather_nd() 函数替换即可：

result = tf.gather_nd(A, index_matrix)

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////华丽丽的分割线

[注] 问题出自：https://stackoverflow.com/questions/44793286/slicing-tensorflow-tensor-with-tensor

以上这篇将tensorflow.Variable中的某些元素取出组成一个新的矩阵示例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

广告合作：本站广告合作请联系QQ：858582 申请时备注：广告合作（否则不回）
免责声明：本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除！
www.wwsws.com 伏龙阁资源网
39,976影音资源
44,792技术资源
21,817软件资源
651,128站长资源

更新日志

友情链接

杰晶网络 DDR爱好者之家 桃源资源网 杰网资源 富贵资源网 南强小屋 铁雪资源网 幽灵资源网 万梅资源网 狼山资源网 白云岛资源网 昆仑资源网 相思资源网 明霞山资源网 内蒙古资源网 黑松山资源网 茶园资源网 饿虎岗资源网 大旗谷资源网 常春岛资源网 岱庙资源网 兴国资源网 快活林资源网 蝙蝠岛资源网 帝王谷资源网 白云城资源网 伏龙阁资源网 清风细雨楼 天枫庄资源网 圆月山庄资源网 无争山庄资源网 神水资源网 移花宫资源网 神剑山庄资源网 无为清净楼资源网 金钱帮资源网 丐帮资源网 华山资源网 极乐门资源网 小李飞刀资源网 凤求凰客栈 风云阁资源网 金狮镖局 鸳鸯亭资源网 千金楼资源网 更多链接