tf.boolean_masktensor'boolean_mask' Numpy等价是张量[掩模]。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #1-Dexample tensor=[0,1,2,3]mask=np.array([True,False,True,False])boolean_mask(tensor,mask)#[0,2] 一般情况下,0 < dim(mask) = K <= dim(张量),而mask的形状必须与张量形状...
tf.boolean_mask(a,b tensorflow 里的一个函数,在做目标检测(YOLO)时常常用到。 其中b一般是bool型的n维向量,若a.shape=[3,3,3] b.shape=[3,3] 则 tf.boolean_mask(a,b) 将使a (m维)矩阵仅保留与b中“True”元素同下标的部分,并将结果展开到m-1维......
boolean_mask(tensor, mask, name="boolean_mask", axis=None) 1. 其中,tensor:被过滤的元素 mask:一堆bool值,它的维度不一定等于tensor return:mask为true对应的tensor的元素 当tensor与mask维度一致时,返回一维 1-D example examples1: >>> import numpy as np ...
tf.boolean_mask使用方法tf.boolean_mask使用方法 2020-03-18|阅: 转: | 分享 import tensorflow as tf import numpy as np a = np.concatenate([np.random.rand( 2 , 5 , 4 ),np.random.randint( 0 , 2 ,( 2 , 5 , 1 ))], axis =- 1 ) mask = a[...,- 1 ]> 0 sess = tf....
tf.boolean_mask( tensor, mask, axis=None, name='boolean_mask' ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. Numpy等价是张量[掩模]。 AI检测代码解析 # 1-D example tensor = [0, 1, 2, 3] mask = np.array([True, False, True, False]) boolean_mask(tensor, mask) # [0, 2] ...
tf.boolean_mask(tensor, mask) <tf.Tensor:shape=(2,2), dtype=int32, numpy= array([[1,2], [5,6]], dtype=int32)> 例子: # 2-D exampletensor = [[1,2], [3,4], [5,6]] mask = np.array([True,False,True])boolean_mask(tensor, mask)# [[1, 2], [5, 6]]...
X = tf.boolean_mask(VT,s) print(X.eval()) 这是生成s的代码。 S是确定点过程中的样本(对于数学上感兴趣)。请注意,我正在使用tf.py_func包装此python函数: importtensorflowastf importnumpyasnp fromscipy.linalgimportorth defsample_dpp_bin(e_val,e_vec): ...
boolean_mask(a, mask=[True,True,True,False], axis=2) 输出: <tf.Tensor: id=316, shape=(2, 3, 3), dtype=float32, numpy= array([[[1., 1., 1.], [1., 1., 1.], [1., 1., 1.]], [[1., 1., 1.], [1., 1., 1.], [1., 1., 1.]]], dtype=float32)> 2...
tf.boolean_mask() tf.where(cond, a, b)或tf.where(cond) tf.scatter_nd() tf.meshgrid 1. 合并 1.1 拼接:tf.concat(张量列表, axis) 拼接操作不会产生新的维度。用法是:tf.concat(张量列表, axis),其中axis指需要拼接的轴。 例子: importtensorflowastfa=tf.random.normal([6,32,8])b=tf.random....
mirror = tf.boolean_mask([0, 1, 2], [True, False, False]) sess=tf.Session()print(sess.run(mirror)) 13 tf.slice # 根据给出的起始位置进行数据的抽取 #tf.slice#import tensorflow as tf#import numpy as np#x=[[1,2,3],[4,5,6]]#y=np.arange(24).reshape([2,3,4])#z=tf.const...