Tensorflow 在这种情况下，如何创建一个新的张量（从a中导出b）？

我有一个张量'a'，我想修改它的一个元素

 a = tf.convert_to_tensor([[1.0, 1.0, 1.0],
                           [1.0, 2.0, 1.0],
                           [1.0, 1.0, 1.0]], dtype=tf.float32)

我可以得到这个元素的索引

 index = tf.where(a==2)

如何从“a”派生“b”

 b = tf.convert_to_tensor([[1.0, 1.0, 1.0],
                           [1.0, 0.0, 1.0],
                           [1.0, 1.0, 1.0]], dtype=tf.float32)

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我知道我不能用这个来修改张量。

我用tf.sparse\u to\u densed（）来解决它

import tensorflow as tf

a = tf.convert_to_tensor([[1.0, 1.0, 1.0],
                         [1.0, 2.0, 1.0],
                         [1.0, 1.0, 1.0]], dtype=tf.float32)

index = tf.where(a > 1)
zero = tf.sparse_to_dense(index, tf.shape(a, out_type=tf.int64), 0., 1.)
update = tf.sparse_to_dense(index, tf.shape(a, out_type=tf.int64), 0., 0.)
b = a * zero + update

with tf.Session() as sess:
  print sess.run(b)