Python 如何基于预定义的行索引按行更改张量的值

假设我有一个名为

x

的张量，其形状为

[1，批量大小]

。如果

x

中的相关值小于或等于零，我想将另一个名为

my\u tensor

的张量的行更改为

[batch\u size，seq\u length]

我想我可以通过表示代码来更好地解释：

import tensorflow as tf

batch_size = 3
seq_length = 5

x = tf.constant([-1, 4, 0]) # size is [1, batch_size]

# select the indices of the rows to be changed
candidate_rows = tf.where(tf.less_equal(x, 0))

my_tensor = tf.random.uniform(shape=(batch_size, seq_length), minval=10, maxval=30, seed=123)

sess = tf.InteractiveSession()
print(sess.run(candidate_rows))
print(sess.run(my_tensor))

这将产生：

candidate_rows = 
 [[0]
  [2]]

my_tensor = 
 [[10.816193 14.168425 11.83606  24.044014 24.146267]
 [17.929298 11.330187 15.837727 10.592653 29.098463]
 [10.122135 16.338099 24.35467  15.236387 10.991222]]

我想把张量中的[0]行和[2]行换成另一个值，都等于1

 [[1 1 1 1]
 [17.929298 11.330187 15.837727 10.592653 29.098463]
 [1 1 1 1 1]]

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当我使用

tf.where

时，可能所有的问题都会出现。非常感谢您的帮助：）

解决您问题的一个方法是使用

tf.where

在两个张量的元素之间进行选择

t = tf.ones(shape=my_tensor.shape, dtype=my_tensor.dtype)
my_tensor = tf.where(x > 0, my_tensor, t)