Tensorflow:如何在没有np.where的情况下根据条件随机选择元素？

在没有np.where的情况下，可以使用Tensorflow的tf.where函数来根据条件随机选择元素。tf.where函数的作用是根据条件从两个张量中选择元素，返回一个新的张量。

具体步骤如下：

1. 定义两个张量A和B，分别表示条件为True和False时的备选元素。
2. 定义一个条件张量C，表示每个位置的条件。
3. 使用tf.where函数，传入条件张量C、备选元素张量A和B，得到一个新的张量D。
4. 运行Tensorflow会话，通过sess.run(D)获取结果。

示例代码如下：

import tensorflow as tf

# 定义条件张量
condition = tf.constant([True, False, True])

# 定义备选元素张量
A = tf.constant([1, 2, 3])
B = tf.constant([4, 5, 6])

# 使用tf.where函数选择元素
D = tf.where(condition, A, B)

# 运行Tensorflow会话获取结果
with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(D)
    print(result)

输出结果为：

[1 5 3]

在这个例子中，条件张量为[True, False, True]，对应位置为True时选择A中的元素，对应位置为False时选择B中的元素，所以最终选择的元素为[1, 5, 3]。

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