根据每个批次存储在另一个张量中的索引，在 TensorFlow 中更新批处理中的张量切片

updating tensor slices in a batch in tensorflow based on indexes stored in another tensor for each batch

提问人：Vyshnavi Gutta 提问时间：7/9/2020 最后编辑：CompoVyshnavi Gutta 更新时间：7/10/2020 访问量：205

问：

给定一个布尔掩码张量，其形状为 [None，#number of timesteps]（全部设置为 false）。此外，还有另一个张量，其中包含为每个批处理存储索引的张量。索引范围为 （0，#number 的时间步长）。它的形状是 [None，1]。使用索引张量，对于每个批次，应将原始布尔掩码的切片更新为 True。

例如，假设掩码为 [[False，False，False，False]，[False，False，False，False]]，索引张量为 [2,3]。输出应为 [[True，True，False，False]，[True，True，True，False]]。 即，在第一批中，[：2] 设置为 true，在第二批中，[：3] 设置为 true。

如何在不使用会话调用的情况下在 tensorflow 中同时实现所有批处理的上述目标？

TensorFlow Slice 批处理 张量 分配

评论

0赞 jdehesa 7/10/2020
mask = index < tf.range(number_of_timestamps)?
0赞 Vyshnavi Gutta 7/10/2020
我不明白你在说什么？
0赞 jdehesa 7/10/2020
例如，如果你有 和 ，那么应该给出你想要的结果。或者，如果你有 ，那么就 .index = tf.constant([[2], [3]])number_of_timesteps = 4mask = index < tf.range(number_of_timesteps)index = tf.constant([2, 3])mask = tf.expand_dims(index, axis=1) < tf.range(number_of_timesteps)
0赞 Vyshnavi Gutta 7/10/2020
谢谢我想要的是 tf.range（number_of_timesteps） >索引

答： 暂无答案

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