在张量流中操作矩阵元素

Question

如何在tensorflow中进行以下操作？

mat = [4,2,6,2,3] #
mat[2] = 0 # simple zero the 3rd element

我不能使用 [] 括号，因为它只适用于常量而不适用于变量。我也不能使用 slice 函数，因为 returns 一个张量而你不能分配给一个张量。

import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
var1 = tf.Variable(initial_value=[2, 5, -4, 0])
assignZerosOP = (var1[2] = 0) # < ------ This is what I want to do

sess.run(tf.initialize_all_variables())

print sess.run(var1)
sess.run(assignZerosOP)
print sess.run(var1)

将打印

[2, 5, -4, 0] 
[2, 5, 0, 0])

Answer 1

您无法更改张量 - 但是，如您所述，您可以更改变量。

您可以使用三种模式来完成您想要的：

(a) 使用tf.scatter_update直接戳到你要改变的变量部分

import tensorflow as tf

a = tf.Variable(initial_value=[2, 5, -4, 0])
b = tf.scatter_update(a, [1], [9])
init = tf.initialize_all_variables()

with tf.Session() as s:
  s.run(init)
  print s.run(a)
  print s.run(b)
  print s.run(a)

[ 2 5 -4 0]

[ 2 9 -4 0]

[ 2 9 -4 0]

(b) 创建两个 tf.slice() 张量，排除要更改的项，然后 tf.concat(0, [a, 0, b]) 将它们重新组合在一起。

(c) 创建 b = tf.zeros_like(a)，然后使用 tf.select() 从 a 中选择您想要的项目，以及从 b 中选择您想要的零。

我包括了 (b) 和 (c)，因为它们适用于正态张量，而不仅仅是变量。

在张量流中操作矩阵元素

Manipulating matrix elements in tensorflow

indexing

element

matrix

variable-assignment

tensorflow

将打印