TensorFlow：基于索引列表创建新的张量

Question

我正在学习tensorflow，我有一个问题，我无法通过谷歌找到。我发现处理问题和查找文档时更容易，因为我偶然发现问题，所以如果这是文档中某处并且我没有应用，我表示歉意。

我有张量。假设它是100 x 1.我们称之为t1。我也有一个整数列表，大小为[0，99]，大小为5000，称之为l。我想将t1转换成5000 x 1张量，称之为t2。

这种关系如下：假设第i个条目l是j。然后，我希望t2的第i个条目等于t1的第j个条目。现在

，如果这些是numpy的阵列，我只想做：

t2 = t1[l] 

但我不认为这是tensorflow做的有效方式，它甚至不似乎工作无论如何。

对此提出建议？

Answer 1

什么你正在寻找tf.gather是： https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/gather

import tensorflow as tf 
tf.InteractiveSession() 
t1 = tf.random_normal((100, 1)) 
l = tf.random_uniform((5000,), minval=0, maxval=99, dtype=tf.int32) 
t2 = tf.gather(t1, l)