Python 如何获得TensorFlow中张量的特定行？

我有几个张量：

logits：这个张量包含最终的预测分数

tf.Tensor 'MemN2N_1/MatMul_3:0' shape=(?, 18230) dtype=float32

最终的预测计算为predicted_op=tf.argmax（logits，1，name=“predicted_op”）

现在我想把预测限制在一些特定的列中。以下两个张量包含我要从中选择的列索引

self.\u故事属于这一类型

tf.Tensor 'stories:0' shape=(?, 12, 110) dtype=int32

self.\u查询的类型为

tf.Tensor 'queries:0' shape=(?, 110) dtype=int32

这里的110列是我想要限制登录的索引号。例如，如果logits=[[10,20,30,40,50]、[10,20,30,40,50]、[10,20,30,40,50]和self.[u stories=[[1,4，…]、[1,2,4，…]、[0,4，…]、[2,4，…]和self.\u查询=[[1,4…]、[2,4，…]，]那么logits应该看起来像[[20,30,50]、[10,30,50]…]

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如何在tensorflow中执行这种索引过滤

您是否尝试了

tf.equal

？这将比较两个张量，并创建一个新的张量，其中包含True（如果相等），False（如果不相等）

使用此布尔张量输入

tf。选择

，根据第一步中创建的布尔值，从一个张量或另一个张量中选择元素

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没有深入研究您提供的特定形状，但通过这两种操作，您可以创建您想要的流。

您是否尝试过

tf.equal

？这将比较两个张量，并创建一个新的张量，其中包含True（如果相等），False（如果不相等）

使用此布尔张量输入

tf。选择

，根据第一步中创建的布尔值，从一个张量或另一个张量中选择元素

没有深入研究您提供的特定形状，但通过这两种操作，您可以创建您所要求的流。

试试

行索引=[1]
行=tf.gather（tf.constant（[[1,2]，[3,4]]），行索引）
tf.Session（）.run（row）#返回[[3,4]]

可以使用以下方法删除大小为1的前导尺寸标注：

试试看

行索引=[1]
行=tf.gather（tf.constant（[[1,2]，[3,4]]），行索引）
tf.Session（）.run（row）#返回[[3,4]]

可以使用以下方法删除大小为1的前导尺寸标注：

你可以用

tf.slice（输入、开始、大小、名称=无）

。 有关更多详细信息，请参阅TensorFlow文档： 您可以使用

tf.slice（输入、开始、大小、名称=无）

。 有关更多详细信息，请参阅TensorFlow文档：

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您好，请提供链接周围的上下文，以防链接中断？非常感谢。您好，请您提供链接周围的上下文，以防它断开？非常感谢。

row = tf.squeeze(row, squeeze_dims=0)