如何在张量流中的切片张量上使用tf.clip_by_value（）？

Question

我正在使用RNN根据最近24小时的湿度和温度值预测下一小时的湿度和温度。为了训练模型，我的输入和输出张量的形状为[24，2]，如下所示：

[[23, 78],
 [24, 79],
 [25, 78],
 [23, 81],
  .......
 [27, 82],
 [21, 87],
 [28, 88],
 [23, 90]]

在这里，我只想将“湿度”列（秒）的值限制在0到100之间，因为它不能超出该值。

我用于此目的的代码是

.....
outputs[:,1] = tf.clip_by_value(outputs[:,1], 0, 100)
.....

并得到以下错误：

'Tensor' object does not support item assignment

什么是将tf.clip_by_value（）仅用于一列的正确方法？

Answer 1

我认为最直接（但可能不是最佳）的方法是outputs使用沿第二维进行分割tf.split，然后应用裁剪并连接回去（如果需要）。

temperature, humidity = tf.split(output, 2, axis=1)
humidity = tf.clip_by_value(humidity, 0, 100)

# optional concat
clipped_output = tf.concat([temperature, humidity], axis=1)