如何生成包含非零元素索引的张量？答案

【问题标题】：how to produce a tensor containing the indices of nonzero elements?如何生成包含非零元素索引的张量？
【发布时间】：2018-10-22 00:19:16
【问题描述】：

我有一个像

这样的张量

 [[0, 0, 0, 1, 0, 0],
  [0, 3, 0, 0, 0, 1],
  [0, 0, 0, 0, 0, 0],
  [0, 0, 0, 0, 0, 0],
  [0, 0, 0, 2, 0, 0],
  [0, 0, 0, 0, 0, 0]]

如何生成仅包含前者的非零索引的张量？

[[0,3],[1,1],[1,5],[4,3]]

我在 tfjs 上，所以它似乎没有 boolean_mask 或其他一些似乎在索引中使用的其他有用功能。如果不使用.data() 逃生舱口和对数组进行映射/过滤，这是否可行？（我只是将 tensorflow 用于它的快速线性代数方法，所以这不会是最糟糕的，对吧？）

【问题讨论】：

标签： javascript node.js tensorflow tensorflow.js

【解决方案1】：

确实，目前没有可用于使用掩码定义分区的运算符。您可以将此answer 视为一种解决方法。但是即使使用掩码，这里的问题也不能轻易解决，因为创建分区假设事先知道要检索的索引。

为了解决这个问题，可以在输入张量和所有元素都等于 1 的形状相同的张量之间使用logicalAnd。它很有用，因为它会返回与输入形状相同的张量如果初始元素为 0，则值为 0，否则为 1。使用argMax，可以检索等于 1 的元素的索引

let t = tf.tensor2d([[0, 0, 0, 1, 0, 0], [0, 3, 0, 0, 0, 1], [0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 2, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0]])
let a = t.as1D()

const b = tf.cast(a, 'bool')
let helper = b.logicalAnd(tf.cast(tf.ones([a.size]), 'bool'))
const n = helper.sum().dataSync()[0]
const noNull = []
for(let i = 0; i < n ; i++) {
  let ind = tf.argMax(helper)
  let s = ind.dataSync()[0]
  noNull.push(tf.argMax(helper).dataSync()[0])
  if (s === 0) {
     const [x, y] = helper.split([1, helper.size - 1])
     helper = tf.concat(tf.tensor1d([0]), y)
  } else if (s === helper.size) {
    const [x, y] = helper.split([helper.size -1, 1])
    helper = tf.concat(x, tf.tensor1d([0]))
  } else {
    const [x, _, y] = helper.split([s, 1, helper.size - s - 1])
    helper = tf.concat([x,tf.tensor1d([0]), y])
  }
}

const indexToCoords = (index, shape) => {
  const pseudoShape = shape.map((a, b, c) => c.slice(b + 1).reduce((a, b) => a * b, 1))
  let coords = []
  let ind = index
  for (let i = 0; i < shape.length; i++) {
    coords.push(Math.floor(ind / pseudoShape[i]))
    ind = ind % pseudoShape[i]
  }
  return coords
}

const coords = noNull.map(e => indexToCoords(e, t.shape))

console.log(coords)

<html>
  <head>
    <!-- Load TensorFlow.js -->
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@0.13.0"> </script>
  </head>

  <body>
  </body>
</html>

按照这个thread，有一个更简单的方法来实现同样的事情

(async function() {
  const x = tf.tensor2d(
    [[0, 0, 0, 1, 0, 0],
    [0, 3, 0, 0, 0, 1],
    [0, 0, 0, 0, 0, 0],
    [0, 0, 0, 0, 0, 0],
    [0, 0, 0, 2, 0, 0],
    [0, 0, 0, 0, 0, 0]]);

  const mask = x.greater([0]).asType('bool');
  const coords = await tf.whereAsync(mask);

  coords.print();
}());

<html>
  <head>
    <!-- Load TensorFlow.js -->
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@0.13.0"> </script>
  </head>

  <body>
  </body>
</html>

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用tf.whereAsync(condition) 返回索引。见docs

例子：

(await tf.whereAsync(tf.tensor1d([0,1,2,0,1]).notEqual(0))).print();
==> Tensor
    [[1],
     [2],
     [4]]

【讨论】：