def where_v2(condition, x=None, y=None, name=None):

參數(shù)只有condition;

tf.where([True,False,False,True]) return: <tf.Tensor:shape=(2,1),dtype=int64, numpy=array([[0],[3]]) tf.where([[True,False],[False,True]])*tf.Tensor:shape=(2,2),dtype=int64, numpy=array([[0,0],[1,1]])> tf.where([[[True,False],[False,True],[True,True]]]) tf.Tensor:shape=(4,3),dtype=int64, numpy=array([[0,0,0],[0,1,1],[0,2,0],[0,2,1]])

Theconditiontensor actssa mask that chooses whether the corresponding

element/row in the output should be taken fromx

(if the elemment inconditionisTrue) ory`(if it is false).

*存在條件的時(shí)候如果條件是true，返回x,*否則返回y

tf.where([True, False, False, True], [1,2,3,4], [100,200,300,400])<tf.Tensor: shape=(4,), dtype=int32, numpy=array([ 1, 200, 300, 4],dtype=int32)

兩個(gè)數(shù)組[1, 2, 3, 4] and [100, 200, 300, 400]
對(duì)照條件[True, False, False, True],可知條件數(shù)組為T(mén)rue下標(biāo)為[0, 3] 所以選擇x中的元素1和元素4，剩下從y矩陣選擇；

tf.where([True, False, False, True], 1, 100)<tf.Tensor: shape=(4,), dtype=int32, numpy=array([ 1, 100, 100, 1],dtype=int32)>

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【tensorflow】tf-tf.where(condition, x, y, name)的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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