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Tensorflow 實現(xiàn)修改張量特定元素的值方法

 更新時間:2018年07月30日 09:25:05   作者:Cerisier  
今天小編就為大家分享一篇Tensorflow 實現(xiàn)修改張量特定元素的值方法,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

最近在做一個摘要生成的項目,過程中遇到了很多小問題,從網(wǎng)上查閱了許多別人解決不同問題的方法,自己也在旁邊開了個jupyter notebook搞些小實驗,這里總結(jié)一下遇到的一些問題。

Tensorflow用起來不是很順手,很大原因在于tensor這個玩意兒,并不像數(shù)組或者列表那么的直觀,直接print的話只能看到 Tensor(…) 這樣的提示。比如下面這個問題,我們想要修改張量特定位置上的某個數(shù)值,操作起來就相對麻煩一些。和array一樣,張量也是可以分段讀取的,比如 tensor[1:10], tensor[:3]這種操作都是支持的,但是,張量是不能直接修改數(shù)值的。

比如,如果是array的話,一句賦值語句就可以將某個元素的值進行修改,但是,如果用同樣的方法處理tensor的話,就會報錯:

import tensorflow as tf
tensor_1 = tf.constant([x for x in range(1,10)])
# tensor_1 是一個數(shù)值為1到9的張量,希望把中間第五個數(shù)值改為0 
tensor_1[4] = 0 

這時就會報錯,錯誤類型是:

TypeError: 'Tensor' object does not support item assignment

所以說tensor是可以分段讀取,但是不能直接修改的,有點像“只讀”的模式。怎么解決呢?從其他博客中我總結(jié)了一個方法,后來自己又想了一個:

# 方法一 : 運用concat函數(shù)
tensor_1 = tf.constant([x for x in range(1,10)])
# 將原來的張量拆分為3部分,修改位置前的部分,要修改的部分和修改位置之后的部分
i = 4
part1 = tensor_1[:i]
part2 = tensor_1[i+1:]
val = tf.constant([0])
new_tensor = tf.concat([part1,val,part2], axis=0)

這時候再去打印,就可以看到第五個數(shù)已經(jīng)變成了0。

# 方法二:使用one_hot來進行加減運算
tensor_1 = tf.constant([x for x in range(1,10)])
i = 4
# 生成一個one_hot張量,長度與tensor_1相同,修改位置為1
shape = tensor_1.get_shape().as_list()
one_hot = tf.one_hot(i,shape[0],dtype=tf.int32)
# 做一個減法運算,將one_hot為一的變?yōu)樵瓘埩吭撐恢玫闹颠M行相減
new_tensor = tensor_1 - tensor_1[i] * one_hot

當(dāng)然,tensor有一個assign的函數(shù),但是他每次更新不能針對于相對位置,而是相當(dāng)于對整個變量的重新賦值,在某些特定場合下,這個自帶函數(shù)似乎并不是太好用。

以上這篇Tensorflow 實現(xiàn)修改張量特定元素的值方法就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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