将批处理输入与 tf.math.invert_permutation 一起使用答案

【问题标题】：Using batched input with tf.math.invert_permutation将批处理输入与 tf.math.invert_permutation 一起使用
【发布时间】：2021-03-17 12:42:17
【问题描述】：

我有一个张量，其中包含一组整数 0 到 time-1 的排列，例如有形状

[batch,time]

现在我想反转所有这些排列以获得相同形状的张量。我知道这可以使用tf.math.invert_permutation 来完成[time] 形状的单个张量，但该函数不支持批量输入。如果输入张量多于一维，则会出错。

如何使tf.math.invert_permutation 与批处理输入一起工作？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

使用tf.data.Dataset API 的一种方法。

以下是我将如何实现它。

【讨论】：

感谢您的回答。除了使用 Dataset API，我还可以使用 tf.map_fn。其实好主意！我仍然有点担心性能，但它很容易实现并且让我现在就开始。我正在使用：tf.reshape(tf.map_fn(fn=lambda x: tf.math.invert_permutation(x), elems=tf.reshape(x, [-1, x.shape[len(x.shape)-1]])), x.shape)
我实际上并不确定性能数据，但我想说使用输入数据管道的首选方法是根据 Tensorflow 使用 tf.data.Dataset API。
我对此做了一些测试，就我而言，在这里使用map 非常慢。相反，我最终将tf.range 与tf.scatter_nd 结合使用，并在此答案的末尾实现了简单的numpy 解决方案：stackoverflow.com/a/25535723/2766231。