Python 更改theano张量向量中的值

我有一个无张量向量

下一个问题

类似于

[0.222，0.34342，0.41324，0.1231，…]

，它是以下函数的输出：

next_probs = tensor.nnet.softmax(logit)

logit

是与

next\u probs

具有相同维度的向量

---

如何在

next\u probs

vector中将一个特定值更改为

1

，将其他值更改为

0

？如果您只想得到一个与

next\u probs

具有相同维度的向量，您可以使用

zero

和

set\u subsensor

如下所示

ret = T.zeros(next_probs.shape)
ret = T.set_subtensor(ret[index],1)

如果你想在分类模型中使用这个，你需要在

next\u probs

中概率最高的类变为1，其他类变为0，这是我的另一个答案：

ret = T.zeros(next_probs.shape)
ret = T.set_subtensor(ret[T.argmax(next_probs)],1)

---

ret

是一个向量，类中概率最高的向量为1，其他的向量为0

我得到了一个维度错误：索引器：导致错误的索引越界应用节点：incsubsensor{InplaceSet；int64}（Alloc.0，TensorConstant{1}，Constant{9}）拓扑排序索引：63个输入类型：[TensorType（float32，matrix），TensorType（int8，scalar），scalar（int64）]输入形状：[（126942），（），（）]输入步幅：[（107768，4），（），（），（）]输入值：[“未显示”，数组（1，dtype=int8），9]输出客户端：[[Softmax（IncSubSensor{InplaceSet；int64}.0）]]