Python 除动态矩形外，张量处处等于零

给定

a，b，c，d

4个类型为

tf.int

和形状

[1]

的张量，获得张量

X

的最简单方法是什么：

• X

  具有形状

  [h，w]

• X

  除行

  a

  和列

  c

  之间等于

  1

  外，其余位置均为

  0

您可以使用创建行和列索引数组。然后对索引数组应用程序，以获取掩码，以确定这些数组应该位于何处。最后，可用于建立所需的张量

X

例如：

import tensorflow as tf
h = 5
w = 6

a = 1
b = 3
c = 2
d = 4

cols, rows = tf.meshgrid(tf.range(w), tf.range(h))
mask_rows = tf.logical_and( tf.less(rows, b), tf.greater_equal(rows, a))
mask_cols = tf.logical_and( tf.less(cols, d), tf.greater_equal(cols, c))
mask = tf.logical_and(mask_rows, mask_cols)

X = tf.where(mask, tf.ones([h,w], tf.float32), tf.zeros([h,w], tf.float32))

验证输出：

sess = tf.Session()
print(sess.run(cols))
print(sess.run(rows))
print(sess.run(X))

cols的输出

：

[[0 1 2 3 4 5]
 [0 1 2 3 4 5]
 [0 1 2 3 4 5]
 [0 1 2 3 4 5]
 [0 1 2 3 4 5]]

行的输出

[[0 0 0 0 0 0]
 [1 1 1 1 1 1]
 [2 2 2 2 2 2]
 [3 3 3 3 3 3]
 [4 4 4 4 4 4]]

X的输出

[[0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 1. 1. 0. 0.]
 [0. 0. 1. 1. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0.]]

使用
tf.py\u func
有一种解决方案不是那么优雅。我对更像tensorflow的解决方案耳熟能详。