Tensorflow中4-D张量的tf.nn.top_k指数的二进制掩码？

我有一个形状为（10，32，32，128）的四维张量。我想为所有前N个元素生成一个二进制掩码

arr = tf.random_normal(shape=(10, 32, 32, 128))
values, indices = tf.nn.top_k(arr, N=64)

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我的问题是，如果有人在寻找答案，如何使用

tf.nn.top_k

返回的

索引获得与
arr
形状相同的二进制掩码：开始了

K = 64
arr = tf.random_normal(shape=(10, 32, 32, 128))
values, indices = tf.nn.top_k(arr, k=K, sorted=False)

temp_indices = tf.meshgrid(*[tf.range(d) for d in (tf.unstack(
       tf.shape(arr)[:(arr.get_shape().ndims - 1)]) + [K])], indexing='ij')
temp_indices = tf.stack(temp_indices[:-1] + [indices], axis=-1)
full_indices = tf.reshape(temp_indices, [-1, arr.get_shape().ndims])
values = tf.reshape(values, [-1])

mask_st = tf.SparseTensor(indices=tf.cast(
      full_indices, dtype=tf.int64), values=tf.ones_like(values), dense_shape=arr.shape)
mask = tf.sparse_tensor_to_dense(tf.sparse_reorder(mask_st))

我看到这些是arr、值、索引的形状。但是，生成二进制掩码的条件是什么？除了位于
索引
位置的值之外，所有值都应该为零。您找到解决方案了吗？@Perm.Questiin请参见下面的答案。