Indexing pro Zeile in TensorFlow

Question

Ich habe eine Matrix:

Params = 

[[ 0 1 2 3] 

[ 4 5 6 7] 

[ 8 9 10 11]] 

Für jede Zeile ich einige Elemente unter Verwendung von Spaltenindizes auswählen möchten:

col_indices = 

[[0 1] 

[1 2] 

[2 3]] 

In Numpy, ich Zeilenindizes erstellen:

row_indices = 

[[0 0] 

[1 1] 

[2 2]] 

und tun params[row_indices, col_indices]

In TenforFlow, tat ich dies:

tf_params = tf.constant(params) 

tf_col_indices = tf.constant(col_indices, dtype=tf.int32) 

tf_row_indices = tf.constant(row_indices, dtype=tf.int32) 

tf_params[row_indices, col_indices] 

Aber es einen Fehler ausgelöst:

ValueError: Shape must be rank 1 but is rank 3 

Was bedeutet das? Wie sollte ich diese Art der Indizierung richtig machen?

Danke!

Answer 1

Tensor-Rang (manchmal als Ordnung oder Grad oder N-Dimension bezeichnet) ist die Anzahl der Dimensionen des Tensors. Zum Beispiel wird folgender Tensor (als Python-Liste definiert) einen Rang von 2:

t = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] 

Ein Rang zwei Tensor ist das, was wir denken, der typischerweise als eine Matrix, einen Rang ein Tensor ist ein Vektor. Für einen Rang zwei Tensor können Sie auf jedes Element mit der Syntax t [i, j] zugreifen. Für einen Tensor mit Rang drei müssten Sie ein Element mit t [i, j, k] adressieren. Weitere Informationen finden Sie unter this.

ValueError: Shape must be rank 1 but is rank 3 bedeutet, dass Sie versuchen, einen 3-Tensor (Zahlenwürfel) anstelle eines Vektors zu erstellen.

Um zu sehen, wie Sie Tensorkonstanten unterschiedlicher Form deklarieren können, sehen Sie this.