使用 Tensorflow 进行类似 Numpy 的索引和赋值答案

【问题标题】：Numpy-like indexing and assignment with Tensorflow使用 Tensorflow 进行类似 Numpy 的索引和赋值
【发布时间】：2020-12-15 12:42:48
【问题描述】：

我做了一个简单的 numpy 数组索引和赋值示例，目标是在黑屏上制作一个小的白色方块。如何使用 Tensorflow 复制以下代码？

black_img = np.zeros([5, 5, 3])
white_rect = np.ones([3, 3])
size = np.arange(3)

black_img[size, size] = white_rect

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy tensorflow indexing

【解决方案1】：

您可以在 TensorFlow 中创建常量或变量。

black_img = np.zeros([5, 5, 3], dtype = np.int32)
black_img_tf = tf.constant(np.zeros([5, 5, 3], dtype = np.int32))

输出：

<tf.Tensor: shape=(5, 5, 3), dtype=int32, numpy=
array([[[0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0]],

       [[0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0]],

       [[0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0]],

       [[0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0]],

       [[0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0]]])>

但是，TensorFlow 不支持像 NumPy 那样的项目分配。但是，您可以使用从 NumPy 操作获得的结果创建新的常量或变量。

代码：

black_img[size, size] = white_rect
tf.constant(black_img)

输出：

<tf.Tensor: shape=(5, 5, 3), dtype=int32, numpy=
array([[[1, 1, 1],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0]],

       [[0, 0, 0],
        [1, 1, 1],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0]],

       [[0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [1, 1, 1],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0]],

       [[0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0]],

       [[0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0]]])>

请注意，不允许单独分配项目，但您可以对张量进行加法、减法等操作。

c = tf.constant(np.ones([3, 3], dtype = np.int32)) + tf.constant(np.ones([3, 3], dtype = np.int32))
c

输出：

<tf.Tensor: shape=(3, 3), dtype=int32, numpy=
array([[2, 2, 2],
       [2, 2, 2],
       [2, 2, 2]])>

【讨论】：

所以你的意思是这是不可能的，我最好的选择是使用 numpy 并转换回 TensorFlow？
Tensorflow 不支持赋值。如果您尝试进行值分配，它只会引发类型错误。通过执行 tensorflow 支持的其他操作，您始终可以得到想要的结果。检查this 和this 以供参考。