按照相应索引划分一维张量的元素

Question

我使用的是Python 2.7中的Tensorflow。

我有一个二进制1-d张量这样的：

a = [ 1 , 0, 1, 0, 1] 

欲由corrispondent指数计算张量的每个元素的比例的总和。

例如，我需要计算：

[ 1/1 + 0/2 + 1/3 + 0/4 + 0/5 ] 

是否有Tensorflow函数，它是什么？

Answer 1

您可以使用tf.shape或Dzjkb的回答get_shape得到张量大小。

import tensorflow as tf 
sess = tf.Session() 
x = tf.constant([1,0,1,0,1]) 
y = tf.range(1, tf.shape(x)[0] + 1) 
#y = tf.range(1, x.get_shape()[0].value + 1) 
z = x/y 
sess.run(z) 

输出：

array([ 1.  , 0.  , 0.33333333, 0.  , 0.2  ]) 

Answer 2

您可以使用tf.range和/运营商，像

# a is your 1-D binary tensor 
r = tf.range(1, a.get_shape()[0].value) 
result = a/r 

注：一个和r必须是同一类型的