在 TensorFlow.js 中周期性地分配一个带有自身 sin/cos 的 2d 子集张量

Question

如何将下面的Python代码翻译成TensorFlow.js？

# apply sin to even indices in the array; 2i
angle_rads[:, 0::2] = np.sin(angle_rads[:, 0::2])

# apply cos to odd indices in the array; 2i+1
angle_rads[:, 1::2] = np.cos(angle_rads[:, 1::2])

Answer 1

将 sin 应用于偶数索引并将 cos 应用于奇数索引表明我们正在跨列过滤初始张量。要使用 tf.where，第一个维度必须匹配条件大小，这意味着 tf.where 将跨行进行分区。因此需要对初始张量进行转置

const p = t.transpose()

第二步是从初始张量形状的最后一维 t.shape[t.shape.length -1] 创建条件张量 - 它成为置换张量的第一维 p.shape[0]。

const cond = tf.tensor1d(Array.from({length: p.shape[0]},(_, i) => i%2 === 1), 'bool')

张量是不可变的。无法重新分配给初始张量。当张量值被修改时，一个新的张量被创建。

一切都在一起：

const t = tf.tensor2d([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])

p = t.transpose()
const cond = tf.tensor1d(Array.from({length: p.shape[0]}, 
                                       (_, i) => i%2 === 1), 'bool')
const newp = p.cos().where(cond, p.sin());
const newt = newp.transpose()
newt.print()

在 TensorFlow.js 中周期性地分配一个带有自身 sin/cos 的 2d 子集张量

Assign a 2d subset tensor with the sin/cos of itself periodically in TensorFlow.js

python

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