将Python代码转换为TensorFlow程序

我想将以下Python代码转换为TensorFlow程序，但无法访问/修改矩阵元素（我正在Jupiter笔记本上运行代码）

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请帮助我编写代码，这样我就可以使用TensorFlow运行它了

首先，您的代码中似乎有错误。

if

和

else

条件都将

mat1[i，j]

设置为

1

。。。假设您的代码实际上是：

范围（0,4）内的i的

：
对于范围（0,4）内的j：
如果边[i，j]==1或（边[i，0]==1和边[0，j]==1）：
mat1[i，j]=1

那么Tensorflow解决方案是：

将tensorflow导入为tf
边=tf.常量（[[0,0,0,1]，[0,0,1,0]，[1,0,0,0]，[0,0,1,0]]，dtype=tf.int32）
mat1=tf.zeros（（4，4），dtype=tf.int32）
#构建边缘条件矩阵：
边_bool=tf.equal（边，1）#边[：，：]==1
边_cond_i=边_bool[：，0]#边[：，0]==1
边条件=tf.tile（tf.expand\u dims（边条件，1），（1，4））
边_cond_j=边_bool[0，：]#边[0，：]==1
边数=tf.tile（tf.expand\u dims（边数，0），（4，1））
边条件ij=tf.逻辑和（边条件i，边条件j）
#边[：，0]==1和边[0，：]==1
边条件=tf.逻辑或（边条件，边条件）
#边[：，：]==1或（边[：，0]==1和边[0，：]==1）
#将条件应用于mat1：
one=tf.one（（4,4），dtype=tf.int32）
mat1=tf.其中（边数，个数，mat1）
#显示结果：
使用tf.device（'/cpu:0'），tf.Session（）作为sess:
res=sess.run（mat1）
打印（res）
# [[0 0 0 1]
#  [0 0 1 0]
#  [1 0 0 1]
#  [0 0 1 0]]

不清楚您希望得到什么样的帮助，但堆栈溢出不是免费编写软件的地方。谢谢@Borodin。我想修改矩阵（mat1）条目，但索引在tensorflow中不起作用。有没有办法在tensorflow中的代码运行时手动输入矩阵“边”的条目？请检查。我有Python的功能命令，想学习tensorflow编程。有什么建议吗？

edges = np.matrix('0 0 0 1; 0 0 1 0; 1 0 0 0; 0 0 1 0')
mat1 = np.matrix('0 0 0 0; 0 0 0 0; 0 0 0 0; 0 0 0 0')
for i in range(0,4):    
  for j in range(0,4):
    if edges[i,j]==1 or (edges[i,0]==1 and edges[0,j]==1):
        mat1[i,j]=1
    else:
        mat1[i,j]=1            
print(mat1)