如何根据张量流中的列条件获取张量值的索引

how to get indices of a tensor values based on a column condition in tensorflow

我有一个像这样的张量:

sim_topics = [[0.65 0.   0.   0.   0.42  0.   0.   0.51 0.   0.34 0.]
              [0.   0.51 0.   0.   0.52  0.   0.   0.   0.53 0.42 0.]
              [0.   0.32 0.   0.50 0.34  0.   0.   0.39 0.32 0.52 0.]
              [0.   0.23 0.37 0.   0.    0.37 0.37 0.   0.47 0.39 0.3 ]]

我想根据张量条件获取此张量中的索引:

masked_t = [True  False  True  False True True False True False True False]

所以输出应该是这样的:

[[0.65 0. 0.   0.   0.42  0.   0.   0.51 0.   0.34 0.]
 [0.   0. 0.   0.   0.52  0.   0.   0.   0.   0.42 0.]
 [0.   0. 0.   0.   0.34  0.   0.   0.39 0.   0.52 0.]
 [0.   0. 0.37 0.   0.    0.37 0.   0.   0.   0.39 0.]]

所以条件是作用于初始张量的列。实际上我需要在 maske_t.

中为 True 的元素的索引

所以索引应该是:

[[0, 0],
 [1,0],
 [2, 0],
 [3,0],
 [0,2],
 [1,2],
 [2,2],
 [3,2],
 ....]]

实际上,当我按行进行时,这种方法有效,但在这里我想 select 基于条件的特定列,因此它会引发不兼容错误:

out = tf.cast(tf.zeros(shape=tf.shape(sim_topics), dtype=tf.float64), tf.float64)
indices = tf.where(tf.where(masked_t, out, sim_topics))

您可以像这样直接获取您需要的张量:

result = tf.multiply(sim_topics, tf.cast(masked_t, dtype=tf.float64))

让广播完成 masked_t 与 sim_topics

大小相同的工作