Python 在TensorFlow中,如何知道哪些行被索引?
这里有一个索引矩阵Python 在TensorFlow中,如何知道哪些行被索引?,python,tensorflow,Python,Tensorflow,这里有一个索引矩阵index,它是数组a的索引。张量如下所示 将tensorflow导入为tf 将numpy作为np导入 指数=tf.常数([ [ 1, 2, 3,-1,-1], [ 6, 1, 3,-1,-1], [ 1, 3,-1, 5, 6], [-1,-1,-1,-1,-1], [ 6,-1, 9,-1,-1] ]) a=tf.常数([0,0,0,0, 0,0,0,0, 0,0,0,0, 0,0,0,0,],dtype=np.int32) 我想得到一个数组索引,它指示那些已被索引索引的
index
,它是数组a
的索引。张量如下所示
将tensorflow导入为tf
将numpy作为np导入
指数=tf.常数([
[ 1, 2, 3,-1,-1],
[ 6, 1, 3,-1,-1],
[ 1, 3,-1, 5, 6],
[-1,-1,-1,-1,-1],
[ 6,-1, 9,-1,-1]
])
a=tf.常数([0,0,0,0,
0,0,0,0,
0,0,0,0,
0,0,0,0,],dtype=np.int32)
我想得到一个数组索引
,它指示那些已被索引
索引的数组,如下所示
index=[0,1,1,1,0,1,1,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0]
# 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
我知道
tf.scatter\u nd\u update
或tf.scatter\u update
可能会有帮助。但是,我不知道如何处理-1
,它表示无效索引(仅用于填充长度)。那么,如何获得如上所述的索引
数组?索引与a
和索引
的关系如何?索引中的数字表示索引
中的1
应该在哪里。给出a
是为了给出index
的长度。但是index
和a
的元素数不同?是的。a
的某些元素可能会被多次索引,而某些元素可能不会被索引。索引
的维度与索引
无关,只要索引
中的数字保持不变,它就可以被展平为一维数组,而索引
的结果应该是相同的。