Python Numpy索引赋值的Tensorflow等价

对于这一点，Tensorflow中的伪（*）等价物是什么

array[array < 50] = 0 # numpy

（*）我不会假装让数组可变，也不会在此时执行它，因为我是张量

也许另一种问这个问题的方式是：根据tf.less（）将tf.cond（）的条件张量数组应用于数字数组的代码是什么

tf.select(array < 50, tf.zeros_like(array), array)

tf.select（数组<50，tf.zero_-like（数组），数组）

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它将返回一个表达式，该表达式相当于

array

在

array[array<50]=0

之后将包含的内容。如果

array

是一个TensorFlow变量，您可以使用将上面的表达式指定给

array

keveman现在正在帮助我做一些事情，所以我为他修复了：）。只想提一下

tf.select

在最近的版本中已被弃用和删除（我认为是1.0以后的版本）。现在是

tf.where

（就像numpy的等价物

np.where

）

tf.select(array < 50, tf.zeros_like(array), array)