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将tensorflow.Variable中的某些元素取出组成一个新的矩阵示例

作者:耳东鹿其  发布时间:2022-01-17 23:49:50 

标签:tensorflow,Variable,矩阵

在神经网络计算过程中,经常会遇到需要将矩阵中的某些元素取出并且单独进行计算的步骤(例如MLE,Attention等操作)。那么在 tensorflow 的 Variable 类型中如何做到这一点呢?

首先假设 Variable 是一个一维数组 A:


import numpy as np

import tensorflow as tf

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

A = tf.Variable(a)

我们把我们想取出的元素的索引存到 B 中,如果我们只想取出数组 A 中的某一个元素,则 B 的设定为:


b = np.array([3])

B = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[1])

由于我们的索引坐标只有一维,所以 shape=1。

取出元素然后组合成tensor C 的操作如下:


C = tf.gather_nd(A, B)

运行:


init = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
 init.run()
 feed_dict = {B: b}
 result = sess.run([C], feed_dict=feed_dict)
 print result

得到:


[4]

如果我们想取出一维数组中的多个元素,则需要把每一个想取出的元素索引都单独放一行:


b = np.array([[3], [2], [5], [0]])

B = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[4, 1])

此时由于我们想要从一维数组中索引 4 个数,所以 shape=[4, 1]

再次运行得到:


[4 3 6 1]

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////华丽丽的分割线

假设 Variable 是一个二维矩阵 A:


a = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])

A = tf.Variable(a)

首先我们先取出 A 中的一个元素,需要给定该元素的行列坐标,存到 B 中:


b = np.array([2,3])

B = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[2])

注意由于我们输入的索引坐标变成了二维,所以shape也变为2。

取出元素然后组合成tensor C:


C = tf.gather_nd(A, B)

运行:


init = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
 init.run()
 feed_dict = {B: b}
 result = sess.run([C], feed_dict=feed_dict)
 print result

得到:


[12]

同样的,如果我们想取出二维矩阵中的多个元素,则需要把每一个想取出的元素的索引都单独放一行:


b = np.array([[2, 3], [1, 0], [2, 2], [0, 1]])

B = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[4, 2])

此时由于我们想要从二维矩阵中索引出 4 个数,所以 shape=[4, 2]

再次运行得到:


[12 5 11 2]

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////华丽丽的分割线

推广到 n 维矩阵中:

假设 A 是 Variable 类型的 n 维矩阵,我们想取出矩阵中的 m 个元素,那么首先每个元素的索引坐标要表示成列表的形式:


index = [x1, x2, x3, ..., xn]

其中 xj 代表该元素在 n 维矩阵中第 j 维的位置。

其次每个坐标要单独占索引矩阵的一行:


index_matrix = [[x11, x12, x13, ..., x1n],

[x21, x22, x23, ..., x2n],

[x31, x32, x33, ..., x3n],

.......................................,

[xm1, xm2, xm3, ..., xmn]]

最后用 tf.gather_nd() 函数替换即可:


result = tf.gather_nd(A, index_matrix)

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////华丽丽的分割线

[注] 问题出自:https://stackoverflow.com/questions/44793286/slicing-tensorflow-tensor-with-tensor

来源:https://blog.csdn.net/qq_32492561/article/details/78316742

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