在张量流中一次从张量中获取多个索引中的值

Question

让我们考虑一个 numpy 矩阵o：

如果我们想通过使用 numpy 来使用以下函数：

o[np.arange(x), column_array]

我可以一次从一个 numpy 数组中获取多个索引。

我试图用 tensorflow 做同样的事情，但它不像我所做的那样工作。何时o是张量流张量；

o[tf.range(0, x, 1), column_array]

我收到以下错误：

TypeError: can only concatenate list (not "int") to list

我能做什么？

Answer 1

您可以尝试tf.gather_nd()，如如何从 TensorFlow 中的 3-D 张量中选择行？这个帖子建议。这是从 matrix 获取多个索引的示例o。

o = tf.constant([[1, 2, 3, 4],
                 [5, 6, 7, 8],
                 [9, 10, 11, 12],
                 [13, 14, 15, 16]])
# [row_index, column_index], I don’t figure out how to
# combine row vector and column vector into this form.
indices = tf.constant([[0, 0], [0, 1], [2, 1], [2, 3]])

result = tf.gather_nd(o, indices)

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(result)) #[ 1  2 10 12]