tf.boolean_mask 的作用是 通過布爾值 過濾元素

def boolean_mask(tensor, mask, name="boolean_mask", axis=None):"""Apply boolean mask to tensor.

tensor：被過濾的元素

mask：一堆 bool 值，它的維度不一定等于 tensor

return： mask 為 true 對應的 tensor 的元素

當 tensor 與 mask 維度一致時，return 值為一維

那么return值的維度是否有規律可循呢？是有的：

shape

有如下規則，假設 tensor.shape=（m,n,p,q）,則

(1)當mask.shape=(m,n,p,q)，結果返回（？，）

(2)當mask.shape=(m,n,p)，結果返回（？，q），表示 q 維度沒有過濾

(3)當mask.shape=(m,n)，結果返回（？，p，q），p,q維度未被過濾

(4)當mask.shape=(m)，結果返回（？，n，p，q），m維度被過濾

這個函數最大的特點就是無論哪種調用方式return值得shape都是動態的

總結

以上是生活随笔為你收集整理的tf记录 之 tf.boolean_mask函数的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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