在不使用tf.RaggedTensor的情况下,从tensorflow的张量中删除某些行,可以使用tf.boolean_mask()函数来实现。
tf.boolean_mask()函数通过接受一个布尔型的掩码张量和一个待处理的输入张量,返回一个根据掩码过滤后的新张量。
下面是一个示例代码:
import tensorflow as tf
def remove_rows(tensor, indices):
mask = tf.reduce_all(tf.math.not_equal(tf.range(tensor.shape[0])[:, tf.newaxis], indices), axis=1)
return tf.boolean_mask(tensor, mask)
# 示例数据
tensor = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]])
indices = tf.constant([1, 3])
# 删除指定行
new_tensor = remove_rows(tensor, indices)
print(new_tensor)
输出结果:
tf.Tensor(
[[ 1 2 3]
[ 7 8 9]], shape=(2, 3), dtype=int32)
在上述代码中,我们定义了一个remove_rows()函数,它接受一个输入张量和要删除的行的索引列表。首先,我们使用tf.range()函数生成一个范围张量,它的形状与输入张量的行数相同。然后,我们使用tf.math.not_equal()函数比较范围张量和索引张量,生成一个布尔型掩码张量。接下来,我们使用tf.reduce_all()函数沿着轴1对掩码张量进行逻辑与操作,生成一个最终的掩码张量。最后,我们使用tf.boolean_mask()函数根据掩码张量过滤输入张量的行,得到一个新的张量。
这种方法适用于删除张量中任意行的情况,并且不依赖于tf.RaggedTensor。
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