Tensorflow 中 np.piecewise 的有效替代方案答案

【问题标题】：Efficient alternative to np.piecewise in TensorflowTensorflow 中 np.piecewise 的有效替代方案
【发布时间】：2018-01-23 09:28:33
【问题描述】：

我目前正在将我的 NumPy 代码移植到 Tensorflow，以便将其有效地应用于神经网络。虽然 Tensorflow 涵盖了一些基本的 NumPy 功能，但它显然没有提供完整的覆盖。现在，我在尝试将漂亮的 numpy.piecewise 函数转换为 Tensorflow 时有点卡住了。目标是检查输入矩阵（张量？）中的每个元素是否会在添加某个步骤时超出给定边界，如果是，则修改相同大小的掩码矩阵中的伴随元素。这是函数在 NumPy 中的样子：

 def bounds_check(inputs, mask, step, bounds):
    conds = [np.absolute(inputs + step) > bounds, np.absolute(inputs + step) <= bounds]
    funcs = [lambda mask: -mask, lambda mask: mask]
    return np.piecewise(mask, conds, funcs)  # return mask

什么是符合逻辑的 Tensorflow 替代方案？这必须是图中的一个操作，因为每个时期都将涉及通过搜索空间进行下一步并检查边界。

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy tensorflow

【解决方案1】：

如果我正确理解您的代码，它应该与以下内容相同：

new_inputs = inputs + step
over_bounds = tf.abs(new_inputs) > bounds
new_mask = mask * (1 + (-2) * tf.cast(over_bounds, tf.float32))
return new_mask

【讨论】：

over_bounds 是否包含布尔值？谢谢，这看起来又好又简单——我试试看！
@anna-earwen 是的，它将包含布尔值。它们被转换为 1.0 和 0.0 。
默认情况下它们没有被转换，但没有什么 tf.cast 不能做的；）再次感谢，我会接受答案 - 它有效。