Tensorflow 使用索引上的 Tenor 访问张量中的元素

Question

如何使用张量索引访问 tensorflow Tensor 中的 Tenor 元素，如下所示：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# indexing in numpy [Working]
matrix = np.random.randint(0, 10, [100, 100])
indices = np.random.randint(0, 100, [1000, 100])
elements = matrix[indices[:, 0], indices[:, 1]]

# indexing in tensorflow [Not working]
tf_matrix = tf.constant(matrix, dtype=tf.int32)
tf_indices = tf.constant(indices, dtype=tf.int32)
tf_elements = tf_matrix[tf_indices[:, 0], tf_indices[:, 1]]  # Error

session = tf.Session()
session.run(tf_elements)

我收到以下错误：

tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError：形状 必须是 1 级，但对于 'strided_slice_2' 是 2 级（操作： 'StridedSlice') 输入形状：[100,100]、[2,1000]、[2,1000]、[2]。

ValueError：形状必须为 1 级，但对于“strided_slice_2”为 2 级 (op: 'StridedSlice') 输入形状：[100,100], [2,1000], [2,1000], [2]。

Answer 1

tf_elements = tf.gather_nd(tf_matrix, tf_indices[:, 0:2])