Python tf.ragged.boolean_mask用法及代码示例

将布尔蒙版应用于data，而不展平蒙版尺寸。

用法

tf.ragged.boolean_mask(
    data, mask, name=None
)

参数

data 一个可能参差不齐的张量。
mask 一个可能参差不齐的布尔张量。 mask 的形状必须是 data 的形状的前缀。 rank(mask) 必须是静态已知的。
name 返回张量的名称前缀(可选)。

通过将元素保留在data其中对应的值在mask是True.
- rank(output) = rank(data) 。
- output.ragged_rank = max(data.ragged_rank, rank(mask) - 1).

抛出

ValueError 如果 rank(mask) 不是静态已知的；或者如果 mask.shape 不是 data.shape 的前缀。

返回一个可能参差不齐的张量，该张量是通过保留 data 中的元素而形成的，其中 mask 中的对应值为 True 。

output[a1...aA, i, b1...bB] = data[a1...aA, j, b1...bB]

其中 j 是 i th True 的 mask[a1...aA] 条目。

请注意，output 保留了掩码尺寸 a1...aA ；这与 tf.boolean_mask 不同，后者会使这些尺寸变平。

例子：

# Aliases for True & False so data and mask line up.
T, F = (True, False)

tf.ragged.boolean_mask(  # Mask a 2D Tensor.
    data=[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],
    mask=[[T, F, T], [F, F, F], [T, F, F]]).to_list()
[[1, 3], [], [7]]

tf.ragged.boolean_mask(  # Mask a 2D RaggedTensor.
    tf.ragged.constant([[1, 2, 3], [4], [5, 6]]),
    tf.ragged.constant([[F, F, T], [F], [T, T]])).to_list()
[[3], [], [5, 6]]

tf.ragged.boolean_mask(  # Mask rows of a 2D RaggedTensor.
    tf.ragged.constant([[1, 2, 3], [4], [5, 6]]),
    tf.ragged.constant([True, False, True])).to_list()
[[1, 2, 3], [5, 6]]

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.ragged.boolean_mask。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。