python中tf.boolean_mask()函數(shù)的使用方法詳解
python中tf.boolean_mask()函數(shù)的使用
tf.boolean_mask() 函數(shù)的作用是通過布爾值對(duì)指定的列的元素進(jìn)行過濾。
語法結(jié)構(gòu)
boolean_mask(tensor, mask, name="boolean_mask", axis=None)
其中，tensor：被過濾的元素 mask：一堆bool值，它的維度不一定等于tensor return：mask為true對(duì)應(yīng)的tensor的元素 當(dāng)tensor與mask維度一致時(shí)，返回一維
1-D example
import numpy as np import tensorflow as tf a = [1, 2, 3, 4] mask = np.array([True, True, False, False]) # mask 與 a 維度相同 b = tf.boolean_mask(a, mask) with tf.Session() as sess: print(sess.run(b)) print(b.shape)
[1 2]
(?,)
2-D example
import numpy as np import tensorflow as tf a = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]] mask = np.array([True, False, True]) # mask 與 a 維度不同 b = tf.boolean_mask(a, mask) with tf.Session() as sess: print(sess.run(b)) print(b.shape)
[[1 2]
[5 6]]
(?, 2)
3-D example
import numpy as np
import tensorflow as tf
a = tf.constant([
[[2, 4], [4, 1]],
[[6, 8], [2, 1]]], tf.float32)
mask = a > 2 # mask 與 a 維度相同
b = tf.boolean_mask(a, mask)
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(a))
print(sess.run(mask))
print(sess.run(b))
print(b.shape)
[[[2. 4.]
[4. 1.]][[6. 8.]
[2. 1.]]][[[False True]
[ True False]][[ True True]
[False False]]][4. 4. 6. 8.]
(?,)
上面的shape有如下的規(guī)則： 假設(shè) tensor.rank=4，維度為（m，n，p，q）,則
(1)當(dāng)mask.shape=(m，n，p，q)，結(jié)果返回（？，），表示所有維度都被過濾
(2)當(dāng)mask.shape=(m，n，p)，結(jié)果返回（？，q），表示 q 維度沒有過濾
(3)當(dāng)mask.shape=(m，n)，結(jié)果返回（？，p，q），表示 p，q 維度沒有過濾
(4)當(dāng)mask.shape=(m)，結(jié)果返回（？，n，p，q），表示 n，p，q 維度沒有過濾
tensorflow 使用一種叫tensor的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)去展示所有的數(shù)據(jù)，我們可以把tensor看成是n維的array或者list。在tensorflow的各部分圖形間流動(dòng)傳遞的只能是tensor。
tensorflow用3種方式描述一個(gè)tensor的維數(shù)：rank、shape、dimension number (維數(shù))，所以shape和rank的意思的一樣的，只是表達(dá)的形式不同。
| rank | shape | dimension |
| 0 | [ ] | 0 維 |
| 1 | [ D0 ] | 1 維 |
| 2 | [ D0, D1 ] | 2 維 |
| n | [ D0, D1, …, Dn-1 ] | n 維 |
到此這篇關(guān)于python中tf.boolean_mask()函數(shù)的使用方法詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python的tf.boolean_mask()函數(shù)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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