如何将tensorflow.Variable中的某些元素取出组成一个新的矩阵

偏执的太偏执、 2022-06-07 13:37 132阅读 0赞

在神经网络计算过程中，经常会遇到需要将矩阵中的某些元素取出并且单独进行计算的步骤（例如MLE，Attention等操作）。那么在 tensorflow 的 Variable 类型中如何做到这一点呢？

首先假设 Variable 是一个一维数组 A：

import numpy as np

import tensorflow as tf

a = np.array(\[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8\])

A = tf.Variable(a)

我们把我们想取出的元素的索引存到 B 中，如果我们只想取出数组 A 中的某一个元素，则 B 的设定为：

b = np.array(\[3\])

B = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=\[1\])

由于我们的索引坐标只有一维，所以 shape=1。

取出元素然后组合成tensor C 的操作如下：

C = tf.gather\_nd(A, B)

运行：

init = tf.global\_variables\_initializer()

with tf.Session() as sess:  
    init.run()  
    feed\_dict = \{B: b\}  
    result = sess.run(\[C\], feed\_dict=feed\_dict)  
    print result

得到：

\[4\]

如果我们想取出一维数组中的多个元素，则需要把每一个想取出的元素索引都单独放一行：

b = np.array(\[\[3\], \[2\], \[5\], \[0\]\])

B = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=\[4, 1\])

此时由于我们想要从一维数组中索引 4 个数，所以 shape=\[4, 1\]

再次运行得到：

\[4 3 6 1\]

华丽丽的分割线

假设 Variable 是一个二维矩阵 A：

a = np.array(\[\[1, 2, 3, 4\], \[5, 6, 7, 8\], \[9, 10, 11, 12\]\])

A = tf.Variable(a)

首先我们先取出 A 中的一个元素，需要给定该元素的行列坐标，存到 B 中：

b = np.array(\[2，3\])

B = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=\[2\])

注意由于我们输入的索引坐标变成了二维，所以shape也变为2。

取出元素然后组合成tensor C：

C = tf.gather\_nd(A, B)

运行：

init = tf.global\_variables\_initializer()

with tf.Session() as sess:  
    init.run()  
    feed\_dict = \{B: b\}  
    result = sess.run(\[C\], feed\_dict=feed\_dict)  
    print result

得到：

\[12\]

同样的，如果我们想取出二维矩阵中的多个元素，则需要把每一个想取出的元素的索引都单独放一行：

b = np.array(\[\[2, 3\], \[1, 0\], \[2, 2\], \[0, 1\]\])

B = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=\[4, 2\])

此时由于我们想要从二维矩阵中索引出 4 个数，所以 shape=\[4, 2\]

再次运行得到：

\[12  5 11  2\]

华丽丽的分割线

推广到 n 维矩阵中：

假设 A 是 Variable 类型的 n 维矩阵，我们想取出矩阵中的 m 个元素，那么首先每个元素的索引坐标要表示成列表的形式：

index = \[x1, x2, x3, ..., xn\]

其中 xj 代表该元素在 n 维矩阵中第 j 维的位置。

其次每个坐标要单独占索引矩阵的一行：

index\_matrix = \[\[x11, x12, x13, ..., x1n\],

\[x21, x22, x23, ..., x2n\],

\[x31, x32, x33, ..., x3n\],

.......................................,

\[xm1, xm2, xm3, ..., xmn\]\]

最后用 tf.gather\_nd() 函数替换即可：

result = tf.gather\_nd(A, index\_matrix)

华丽丽的分割线

\[注\] 问题出自：https://stackoverflow.com/questions/44793286/slicing-tensorflow-tensor-with-tensor

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