首先使用tf.where()将满足条件的数值索引取出来,在numpy中,可以直接用矩阵引用索引将满足条件的数值取出来,但是在tensorflow中这样是不行的。所幸,tensorflow提供了tf.gather()和tf.gather_nd()函数。
看下面这一段代码:
import tensorflow as tf sess = tf.Session() def get_tensor(): x = tf.random_uniform((5, 4)) ind = tf.where(x>0.5) y = tf.gather_nd(x, ind) return x, ind, y
在上述代码中,输出分别是原始的tensor x,x中满足特定条件(此处为>0.5)的数值的索引,以及x中满足特定条件的数值。执行以下步骤,观察三个tensor对应的数值:
x, ind, y = get_tensor() x_, ind_, y_ = sess.run([x, ind, y])
可以得到如下结果:
可以看到,上述结果中将tensor x中大于0.5的数值取出来组成了一个新的tensor y。
如果我们将代码中的tf.gather_nd替换成tf.gather会发生什么呢?由于结果不方便展示,这里不放结果了,tf.gather适用于index为一维的情况,在本例中,index为2维,如果选用tf.gather的话,对应的x, ind, y的维数分别如下:
x.shape = (5, 4) ind.shape = (9, 2) y.shape = (9, 2, 4)
以上这篇tensorflow实现tensor中满足某一条件的数值取出组成新的tensor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。
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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
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