Блог

Мне просто было интересно, есть ли лучший способ обновления тензора в tf2. Допустим, у меня есть tensor_a = tf.ones(4,5,5) (batch_size, H, W), и я хотел бы заменить все значения второго образца нулями( index=1 ). Вот как мне удается это делать без использования режима нетерпеливого выполнения:

 tensor_a = tf.ones([4,5,5]) tensor_b = tf.zeros([1,5,5]) index=1 tensor_a = tf.concat([tensor_a[:index], tensor_b, tensor_a[index 1:]], axis=0)  

Я знаю, что существует функция tf.tensor_scatter_nd_update (), но я не знаком с сетчатыми сетками, и, на мой взгляд, они выглядят немного уродливо для простой операции назначения среза. Также в некоторых случаях было бы удобно обновлять срезы со многими индексами (например, с образцами 0,1 и 2 до нулей) одновременно.

Операции тензорного потока иногда немного запутанны.

 import tensorflow as tf  tensor = tf.ones([4, 5, 5])  tensor = tf.tensor_scatter_nd_update(  tensor, [[1]], tf.zeros_like(tf.gather(tensor, [1]))  )  

 lt;tf.Tensor: shape=(4, 5, 5), dtype=float32, numpy= array([[[1., 1., 1., 1., 1.],  [1., 1., 1., 1., 1.],  [1., 1., 1., 1., 1.],  [1., 1., 1., 1., 1.],  [1., 1., 1., 1., 1.]],  [[0., 0., 0., 0., 0.],  [0., 0., 0., 0., 0.],  [0., 0., 0., 0., 0.],  [0., 0., 0., 0., 0.],  [0., 0., 0., 0., 0.]],  [[1., 1., 1., 1., 1.],  [1., 1., 1., 1., 1.],  [1., 1., 1., 1., 1.],  [1., 1., 1., 1., 1.],  [1., 1., 1., 1., 1.]],  [[1., 1., 1., 1., 1.],  [1., 1., 1., 1., 1.],  [1., 1., 1., 1., 1.],  [1., 1., 1., 1., 1.],  [1., 1., 1., 1., 1.]]], dtype=float32)gt;