如何确定中间结果是否有数据？
How can I determine whether a intermediate results has or has no data?
如何实施 "if there exist items in a Tensor then calculate the average value of it, else assign it a certain value"？
以 tf.gather_nd() 为例，从 source_tensor 中选择一些行 shape (?, 2)
result = tf.gather_nd(source_tensor, indices)
应该根据索引从 source_tensor 中获取项目，但是如果索引是 空列表 []，tf.gather_nd 将会，程序将继续并且result.
中没有任何内容
所以我想知道在构建tensorflow的计算图时，有没有办法判断result是否为空（即没有数据）？如果是这样，我想手动为其分配常量值。
因为我接下来要做的是
tf.reduce_mean(result)
如果 result 没有数据，tf.reduce_mean(result) 将产生 nan.
您应该可以通过 tf.cond 执行此操作，它会根据某些条件执行两个分支之一。我还没有测试下面的代码，所以请报告它是否有效。
mean = tf.cond(tf.size(result), lambda: tf.reduce_mean(result), lambda: some_constant)
想法是通过 tf.size 检查 result 是否包含任何项目（如果 result 为空，则 return 应该为 0）。您可能需要将其显式转换为布尔条件，即改用 tf.cast(tf.size(result), tf.bool)。
如何实施 "if there exist items in a Tensor then calculate the average value of it, else assign it a certain value"？ 以 tf.gather_nd() 为例，从 source_tensor 中选择一些行 shape (?, 2)
result = tf.gather_nd(source_tensor, indices)
应该根据索引从 source_tensor 中获取项目，但是如果索引是 空列表 []，tf.gather_nd 将会，程序将继续并且result.
中没有任何内容所以我想知道在构建tensorflow的计算图时，有没有办法判断result是否为空（即没有数据）？如果是这样，我想手动为其分配常量值。
因为我接下来要做的是
tf.reduce_mean(result)
如果 result 没有数据，tf.reduce_mean(result) 将产生 nan.
您应该可以通过 tf.cond 执行此操作，它会根据某些条件执行两个分支之一。我还没有测试下面的代码，所以请报告它是否有效。
mean = tf.cond(tf.size(result), lambda: tf.reduce_mean(result), lambda: some_constant)
想法是通过 tf.size 检查 result 是否包含任何项目（如果 result 为空，则 return 应该为 0）。您可能需要将其显式转换为布尔条件，即改用 tf.cast(tf.size(result), tf.bool)。