张量中的TensorFlow调整值

Question

如何在TensorFlow张量中执行以下操作？

在矩阵A：如果A [I，J]> 1，则A [I，J] = 1

（在numpy的我这样做：A[A>1] = 1）

Answer 1

可以使用tf.minimum，这按元素最小化计算;

A = tf.constant([-1, 0, 1, 3, 4]) 

A_clipped = tf.minimum(A, 1) 

sess = tf.InteractiveSession() 
A_clipped.eval() 
# array([-1, 0, 1, 1, 1], dtype=int32) 

---

另一种选择是使用tf.where设定值：

tf.where(A > 1, tf.constant(1, shape=A.shape), A).eval() 
# array([-1, 0, 1, 1, 1], dtype=int32) 

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如果你需要更新通过设置y = 1，在x值将与最大的1被裁剪变量A：

A = tf.Variable([-1, 0, 1, 3, 4]) 
​ 
tf.global_variables_initializer().run() 
tf.assign(A, tf.minimum(A, 1)).eval() 

A.eval() 
# array([-1, 0, 1, 1, 1], dtype=int32)