如何检查 Python 3 中 tf.Tensor 数据集对象中存储的 numpy.int64 值的等价性？

Question

我想知道是否有一种简单的方法来检查存储在 class 'numpy.int64' 的 tf.Tensor 数据集对象中的 int32 值是否等效。整数值会随时间变化，我想在值为 2 时得到 'True' 的逻辑指示符，否则得到 'False' 的逻辑指示符。我正在使用 Python 3 和 TensorFlow 2.5.0.

这里有一些细节。当我打电话时：

print(class(token))

在我的数据集对象（名为 'token'）上，我看到：

tf.Tensor([[2]], shape=(1, 1), dtype=int32)
<class 'numpy.int64'>

我想检查存储在'token'中的整数值是否等于2，并收到一个逻辑指示符'True'或'False'，因为该值相对于参考值的变化2. 看起来这应该很容易，但无论我尝试什么样的索引或函数调用，我似乎都无法访问存储在 'token' 中的整数。我该怎么做？

当我打电话时：

print(token)

我明白了：

当我尝试时：

print(tf.math.equal(token,[[2]]))

我明白了：

tf.Tensor([[False]], shape=(1, 1), dtype=bool)

谢谢！

Answer 1

运行这个

tf.squeeze(tf.math.equal(token,[[2]])).numpy()

这应该输出 True.

如何检查 Python 3 中 tf.Tensor 数据集对象中存储的 numpy.int64 值的等价性？

How do you check the equivalence of a numpy.int64 value stored in a tf.Tensor dataset object in Python 3?

python

int32

tensorflow2.x