用于 Numpy 索引分配的 Tensorflow 等效项

Question

Tensorflow 中的伪 (*) 等效项是什么？

array[array < 50] = 0 # numpy

我想应该是这样的：

array = tf.something(array, ...) # or array2 = ...
# OR
array = array.something(...) # or array2 = ...

(*) 我不会假装保持数组是可变的，也不会在此刻执行它，因为我会是一个张量。

也许问这个问题的另一种方式是：根据 tf.less() 将 tf.cond() 的条件张量数组应用于数字数组的代码如何？

Answer 1

你可以的

tf.select(array < 50, tf.zeros_like(array), array)

这将返回一个与array 将在array[array < 50] = 0 之后包含的内容等效的表达式。如果 array 是 TensorFlow 变量，您可以使用 tf.assign 将上述表达式分配给 array。