如何过滤基于带索引张量的张量流张量？

比方说，我有一个尺寸为[batch_size, 5, 10]的张量，称为my_tensor。我还有一个尺寸为[batch_size, 1]的另一个张量，其中包含一个名为selecter的索引。如何过滤基于带索引张量的张量流张量？

我想对于过滤my_tensor到selecter生产规模[batch_size, 10]新张量，即只选择珍视selecter包含。基本上，它有点减少中间维度（其大小为5）。我觉得tf.where是正确的选择，但不确定。我真的很感谢你的帮助！

来源

2017-05-30 Oleg Yarin

解决方法是使用tf.gather_nd。

tf.gather_nd(
    my_tensor, 
    tf.stack([tf.range(batch_size), tf.squeeze(selecter)], axis=-1))

如果你构建selecter是从一开始1-d可以摆脱squeeze的。

来源

2017-05-31 09:07:40 user1735003

这是完美的。非常感谢你！ –

你用什么版本的tensorflow？我有1.3.0和我的tf.gather_nd不接受轴参数。但是，有这个tf.gather。 – omikron

替代的解决方案，工作在Tensorflow 1.3：

max_selecter = tf.reduce_max(selecter) + 1 
my_tensor = tf.boolean_mask(
    outputs, 
    tf.logical_xor(
     tf.sequence_mask(my_tensor + 1, max_selecter), 
     tf.sequence_mask(my_tensor, max_selecter) 
    ) 
)

来源

2017-09-21 12:32:00 omikron

如何过滤基于带索引张量的张量流张量？

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