索引中TensorFlow

Question

我有一个矩阵：

Params = 

[[ 0 1 2 3] 

[ 4 5 6 7] 

[ 8 9 10 11]] 

对于每一行我想用列索引选择一些元素：

col_indices = 

[[0 1] 

[1 2] 

[2 3]] 

在numpy的，我可以创建行索引：

row_indices = 

[[0 0] 

[1 1] 

[2 2]] 

，做params[row_indices, col_indices]

在TenforFlow，我这样做：

tf_params = tf.constant(params) 

tf_col_indices = tf.constant(col_indices, dtype=tf.int32) 

tf_row_indices = tf.constant(row_indices, dtype=tf.int32) 

tf_params[row_indices, col_indices] 

但引发的错误：

ValueError: Shape must be rank 1 but is rank 3 

是什么意思？我应该如何正确地进行这种索引？

谢谢！

Answer 1

张量等级（有时称为等级或等级或n维）是张量的维数。例如，下面的张量（定义为Python列表）具有秩2：

t = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] 

秩2张量是我们通常认为的矩阵，秩一张量是一个矢量。对于秩二张量，您可以使用语法t [i，j]访问任何元素。对于一个三阶张量，你需要用t [i，j，k]来处理一个元素。有关更多详细信息，请参阅this。

ValueError: Shape must be rank 1 but is rank 3表示您正在尝试创建一个3-tensor（数字立方体）而不是矢量。

要了解如何声明不同形状的张量常量，可以看到this。