是否可以使用二维数组在图形模式下屏蔽张量像素？

Question

我想用 1 和 0 数组来屏蔽像素数组。我在图形模式下使用 Keras，所以只使用可以在张量上执行的操作。

大多数符号运算符似乎在图形模式下工作，并且有a subset of numpy operations in keras.backend.但是不支持不迭代或枚举。

例如我有：

    arr = [[(1,2,3),(2,3,4),(4,5,6)],[(5,6,7),(6,7,8),(7,8,9)]]
    mask = [[1, 0, 1],[0, 0, 1]]
    # and I want
    arr * mask == [[(1,2,3),(0,0,0),(4,5,6)],[(0,0,0),(0,0,0),(7,8,9)]]

实际数组是图片，比这个例子大很多。有没有合理的方法来屏蔽这样的点？

Answer 1

根据您提供的代码，最简单的方法之一是使用广播，如评论中提到的@user1318499。由于mask是(2,3)的形状，而arr是(2,3,3)的形状，所以mask可以扩展一维来用[=13=进行广播].

import tensorflow as tf

arr = tf.reshape(tf.range(2*3*3), [2,3,3])
# array([[[ 0,  1,  2],
#         [ 3,  4,  5],
#         [ 6,  7,  8]],

#        [[ 9, 10, 11],
#         [12, 13, 14],
#         [15, 16, 17]]], dtype=int32)
mask = tf.constant([[1, 0, 1],[0, 0, 1]])
res = arr * tf.expand_dims(mask, axis=-1)
# array([[[ 0,  1,  2],
#         [ 0,  0,  0],
#         [ 6,  7,  8]],

#        [[ 0,  0,  0],
#         [ 0,  0,  0],
#         [15, 16, 17]]], dtype=int32)

是否可以使用二维数组在图形模式下屏蔽张量像素？

Is it possible to mask tensor pixels in graph mode using a 2D array?

python

numpy

mask

keras

tensorflow