tensorflow中的boolean_mask 将mask中所有为true的抽取出来,放到一起,这里从n维降到1维度 tensor = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]] import numpy as np mask=np.array([[True,True],[False,True],[False,False]]) z=tf.boolean_mask(tensor, mask) s
tensorflow的boolean_mask函数 在mask中定义true,保留与其进行运算的tensor里的部分内容,相当于投影的功能。 mask与tensor的维度可以不相同的,但是对应的长度一定要相同,也就是要有一一对应的部分; 结果的维度 = tensor维度 - mask维度 + 1 以下是参考连接的例子,便于理解: __EOF__...
问Tensorflow 2.0中使用2.0或boolean_mask后张量维数为零EN文章目录 1. 张量 2. 自动求导、梯度下...
mask loss bce = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=False,reduction='sum') @tf.function def mask_binary_crossentropy_loss(y_true, y_pred): loss = bce(y_true,y_pred) loss = tf.boolean_mask(loss, tf.not_equal(tf.squeeze(y_true,-1), -1.0)) return tf.reduce_mean(loss)...
tf.boolean_mask 数据维度变换 reshape transpose 增加和减少维度 索引和切片 通过index 与大家熟悉的编程语言的索引方式一致:一维数组用a[index],二维数组用a[index1][index2],以此类推。 numpy风格的索引,用一个[]符号索引,例如:a[1][1] <–> a[1, 1]。
tf.sequence_mask() tf.boolean_mask() 既然说到这里,那这里还说一个与词向量有关的常见函数,后面一并讲解. tf.nn.embedding_lookup() Ⅰ.tf.nn.rnn_cell.LSTMCell 文档: tf.nn.rnn_cell.LSTMCell BasicLSTMCell是比较基本的创建LSTM cell的一个类,但是在1.12中已经弃用了,只剩下LSTMCell,当然目前Basic...
此外,对于不规则的切片提取,可以使用tf.gather, tf.gather_nd, tf.boolean_mask。 tf.boolean_mask功能最为强大,它可以实现tf.gather, tf.gather_nd的功能,并且tf.boolean_mask还可以实现布尔索引。 如果要通过修改张量的某些元素得到新的张量,可以使用tf.where,tf.scatter_nd。
boolean_mask() tf.boolean_mask(tensor, mask, axis=None, name='boolean_mask') 除了可以通过给定索引号的方式采样,还可以通过给定掩码(mask)的方式采样。 注意掩码的长度必须与对应维度的长度一致。 # TensorFlow 2.x import tensorflow as tf x = tf.random.normal(shape=(4, 8)) ...
tf.boolean_mask实现类似numpy数组的mask操作 Python的numpy array可以使用boolean类型的数组作为索引,获得numpy array中对应boolean值为True的项。示例如下: # numpy array中的boolean mask import numpy as np target_arr = np.arange(5) print "numpy array before being masked:" ...
tensorflow中的gather、gather_nd、boolean_mask 1. gather importtensorflowastf a = tf.random.normal([4,38,8])print(a.shape) a_1 = tf.gather(a, axis=0, indices=[3,1])# 第一维度的3和1,这里的indices是不用限制顺序的print(a_1.shape)...