Tensorflow python：访问张量中的各个元素
发布于2019-08-26 12:40 阅读(1433) 评论(0) 点赞(5) 收藏(1)
这个问题是关于访问张量中的单个元素，比如[[1,2,3]]。我需要访问内部元素[1,2,3]（这可以使用.eval（）或sess.run（）执行）但是当张量的大小很大时需要更长的时间）
有没有什么方法可以更快地做到这一点？
提前致谢。
解决方案
有两种主要方法可以访问张量中元素的子集，其中任何一个都应该适用于您的示例。
使用索引运算符（基于
tf.slice()）从张量中提取连续切片。input = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) output = input[0, :] print sess.run(output) # ==> [1 2 3]索引运算符支持许多与NumPy相同的切片规范。
使用
tf.gather()op从张量中选择一个非连续切片。input = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) output = tf.gather(input, 0) print sess.run(output) # ==> [1 2 3] output = tf.gather(input, [0, 2]) print sess.run(output) # ==> [[1 2 3] [7 8 9]]请注意，
tf.gather()只允许您选择第0维中的整个切片（矩阵示例中的整行），因此您可能需要tf.reshape()或tf.transpose()输入以获取适当的元素。
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作者：黑洞官方问答小能手
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来源：python黑洞网
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---无人问津也好，技不如人也罢，你都要试着安静下来，去做自己该做的事，而不是让内心的烦躁、焦虑，坏掉你本来就不多的热情和定力