如何在tensorflow中获得索引的张量？

import tensorflow as tf

# 创建一个张量
tensor = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 指定索引
indices = tf.constant([0, 2])

# 使用tf.gather获取索引对应的值
gathered_tensor = tf.gather(tensor, indices)

# 输出gathered_tensor
print(gathered_tensor.numpy())

[[1 3]
 [4 6]
 [7 9]]

import tensorflow as tf

# 创建一个张量
tensor = tf.constant([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])

# 指定多维索引
indices = tf.constant([[0, 0], [1, 1]])

# 使用tf.gather_nd获取索引对应的值
gathered_tensor = tf.gather_nd(tensor, indices)

# 输出gathered_tensor
print(gathered_tensor.numpy())

[1 8]

import tensorflow as tf

# 创建一个张量
tensor = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6])

# 创建一个布尔掩码
mask = tf.constant([True, False, True, False, True, False])

# 使用tf.boolean_mask过滤张量
filtered_tensor = tf.boolean_mask(tensor, mask)

# 输出filtered_tensor
print(filtered_tensor.numpy())

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