如何替换张量中的值？答案

【问题标题】：how to replace values in a tensor?如何替换张量中的值？
【发布时间】：2017-07-10 14:17:24
【问题描述】：

我已将图像读取为张量对象，旨在成为蒙版。

现在，我想用 0 替换接近白色（几乎 1.0）的值以及灰色到 1 的值。

那么掩码对于我的机器学习任务来说是正确的。

我试过了：

tf.where(imag >= 1.0)

或者下一个函数也返回索引

greater = tf.greater_equal(mask, 0.95)

但是如何更新/分配 0？ scatter_nd_add 对我不起作用。

mask = tf.scatter_nd_add(mask, greater, 0)

编辑：

我尝试了不同的方法：

v_mask = tf.Variable(tf.shape(mask))
ind = tf.to_float(mask >= 0.0)
v_mask.assign(ind)

但如果我运行会话。它停在那里不再继续。

我真正想做的事：我有一个尺寸为（mxnx1，张量，float32）的灰度图像，并且值从 [0,255] 重新缩放到 [0,1]。

我想用 0 替换所有白色 (1) 和灰色 (0.45 - 0.55) 的值，其余的应该是未定义的。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

要对图像进行阈值处理，您可以使用：

thim = tf.tofloat(im >= 0.95) # or to whichever type you use

要将结果重新分配给im，假设它是一个变量：

im_update = im.assign(thim)

这为您提供了一个更新操作，您需要调用该操作以进行更新。

如果im 不是一个变量，那么您就不能给它重新赋值。不过，通常情况下，您确实需要为节点重新分配值的情况很少。

【讨论】：

它应该保持一个张量
我不明白你想告诉我什么。我有一个用 wholeFileReader 加载到张量中的图像。现在，我想用黑色像素 (0) 替换所有白色像素 (>=0.95)。如何替换这些值？
您尝试过第一种解决方案吗？对你起作用吗？如果不是，错误是什么？
@j35t3r 我想你在最后一行是指v_mask.assign(ind)。
@j35t3r 我忘了提到需要调用更新操作。我相应地更新了我的答案。

【解决方案2】：

我发现的一种解决方法是使用 numpy() 桥接器。对 numpy 数组执行 numpy 操作，同样反映在张量值中。这是因为，numpy 数组和 pytorch 张量使用相同的底层内存位置。

pytorch入门教程here中提到了内存共享

【讨论】：