Python 如何检查tensorflow张量中的所有数字是否都是二进制的

我该如何判断张量流张量中的所有数字是0还是1

bad_mask = tf.Variable([[0.0,1.0,0.2,0.0,0.0], [0.0,5.0,0.0,2.3,0.0]])
good_mask = tf.Variable([[0.0,1.0,1.0,0.0,0.0], [0.0,1.0,0.0,1.0,0.0]])

---

我想使用

tf.assert

使用

tf.unstack

将张量转换为列表，然后检查所有值是否为0或1。

使用

tf.unstack

将张量转换为列表，然后检查所有值是否为0或1。

类似于此代码（已测试）：

将tensorflow导入为tf
错误掩码=tf.变量（[[0.0,1.0,0.2,0.0,0.0]，[0.0,5.0,0.0,2.3,0.0]]）
好的屏蔽=tf.变量（[[0.0,1.0,1.0,0.0,0.0]，[0.0,1.0,0.0,1.0,0.0]]
x=tf.Assert（tf.reduce_all（
tf.logical_or（tf.equal（good_mask，0.0），tf.equal（good_mask，1.0））
)，[good_mask]）
y=tf.Assert（tf.reduce_all（
tf.logical_或（tf.equal（坏_掩码，0.0），tf.equal（坏_掩码，1.0））
)，[bad_mask]）
使用tf.Session（）作为sess：
sess.run（tf.global\u variables\u initializer（））
打印（sess.run（x））
打印（sess.run（y））

将输出：

没有

及

InvalidArgumentError:断言失败：[[0 1 0.2]…]
[[Node:Assert_4/AssertGuard/Assert=Assert[T=[DT_FLOAT]，summary=3，_device=“/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0”]（Assert_4/AssertGuard/Assert/Switch，Assert_4/AssertGuard/Assert/Switch_1）]]

根据需要。

类似此代码（已测试）：

将tensorflow导入为tf
错误掩码=tf.变量（[[0.0,1.0,0.2,0.0,0.0]，[0.0,5.0,0.0,2.3,0.0]]）
好的屏蔽=tf.变量（[[0.0,1.0,1.0,0.0,0.0]，[0.0,1.0,0.0,1.0,0.0]]
x=tf.Assert（tf.reduce_all（
tf.logical_or（tf.equal（good_mask，0.0），tf.equal（good_mask，1.0））
)，[good_mask]）
y=tf.Assert（tf.reduce_all（
tf.logical_或（tf.equal（坏_掩码，0.0），tf.equal（坏_掩码，1.0））
)，[bad_mask]）
使用tf.Session（）作为sess：
sess.run（tf.global\u variables\u initializer（））
打印（sess.run（x））
打印（sess.run（y））

将输出：

没有

及

InvalidArgumentError:断言失败：[[0 1 0.2]…]
[[Node:Assert_4/AssertGuard/Assert=Assert[T=[DT_FLOAT]，summary=3，_device=“/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0”]（Assert_4/AssertGuard/Assert/Switch，Assert_4/AssertGuard/Assert/Switch_1）]]

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根据需要。

我不熟悉

tensorflow

，但你认为

regex

有帮助吗？我不熟悉

tensorflow

，但你认为

regex

有帮助吗？我有个错误。。。文件“/anaconda3/lib/python3.6/site packages/tensorflow/python/ops/control_flow_ops.py”，第167行，在Assert xs=ops.convert_n_to_tensor（data）文件“/anaconda3/lib/python3.6/site packages/tensorflow/python/framework/ops.py”，第1202行，在convert_n_-to_-tensor as_-ref=False）文件中“/anaconda3/lib/python3.6/site packages/tensorflow/python/framework/ops.py”，第1157行，在internal_convert_n_to_tensor raise TypeError（“值必须是列表”）中，类型错误：值必须是列表。是的，对不起，

tf.Assert（）

需要打印数据，以防断言未能出现在列表中。已更改、测试、将完整代码插入到应答中，立即生效。我收到一个错误…文件“/anaconda3/lib/python3.6/site packages/tensorflow/python/ops/control\u flow\u ops.py”，第167行，在assert xs=ops.convert\n\u to\u tensor（数据）文件中”/anaconda3/lib/python3.6/site packages/tensorflow/python/framework/ops.py”，第1202行，在convert_n_to_tensor as_ref=False）文件/anaconda3/lib/python3.6/site packages/tensorflow/python/framework/ops.py中，第1157行，在内部_convert_n_to_tensor raise raise TypeError中（“值必须是列表”）TypeError:值必须是列表。是的，很抱歉，

tf.Assert（）

要求打印数据，以防Assert无法在列表中。已更改、已测试、已在应答中插入完整代码，现在可以工作。