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Python – tensorflow.boolean_mask()方法

Python – tensorflow.boolean_mask()方法

TensorFlow是谷歌设计的开源Python库，用于开发机器学习模型和深度学习神经网络。 boolean_mask()是用于对Tensor应用布尔掩码的方法。

语法: tensorflow.boolean_mask(tensor, mask, axis, name)

参数:

  • tensor: 它是一个N维的输入张量。
  • mask: 它是一个具有k维度的布尔张量，其中k<=N，k是静态的。
  • axis: 它是一个0维的张量，代表应用掩码的轴。轴的默认值是0，k+轴<=N。
  • name: 这是一个可选的参数，定义了操作的名称。

返回：它返回(N-K+1)维的张量，这些张量的值与掩码中的真值相对应。

例子1：在这个例子中，输入是1-D。

# importing the library
import tensorflow as tf
 
# initializing the inputs
tensor = [1,2,3]
mask = [False, True, True]
 
# printing the input
print('Tensor: ',tensor)
print('Mask: ',mask)
 
# applying the mask
result = tf.boolean_mask(tensor, mask)
 
# printing the result
print('Result: ',result)
Python

输出:

Tensor:  [1, 2, 3]
Mask:  [False, True, True]
Result:  tf.Tensor([2 3], shape=(2,), dtype=int32)
Python

例2：在这个例子中，采取的是2-D输入。

# importing the library
import tensorflow as tf
 
# initializing the inputs
tensor = [[1, 2], [10, 14], [9, 7]]
mask = [False, True, True]
 
# printing the input
print('Tensor: ',tensor)
print('Mask: ',mask)
 
# applying the mask
result = tf.boolean_mask(tensor, mask)
 
# printing the result
print('Result: ',result)
Python

输出:

Tensor:  [[1, 2], [10, 14], [9, 7]]
Mask:  [False, True, True]
Result:  tf.Tensor(
[[10 14]
 [ 9  7]], shape=(2, 2), dtype=int32)
Python

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