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."""

參數解釋：

tensor：被過濾的元素列表或數組

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 一維

# 1維的示例 tensor = [0, 1, 2, 3] mask = np.array([True, False, True, False]) out = tf.boolean_mask(tensor, mask) with tf.Session() as sess:print(sess.run(out)) # [0, 2]print(out.shape) # (?,)

再看看 mask 與 tensor 維度不同的例子

tensor = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]] mask = np.array([True, False, True]) # mask 與 tensor 維度不同 out2 = tf.boolean_mask(tensor, mask) with tf.Session() as sess:print(sess.run(out2)) # [[1, 2], [5, 6]]print(out2.shape) # (?, 2)

mask 可以用一個函數代替

# 3-D tensor = tf.constant([[[2,4],[4,1]],[[6,8],[2,1]]],tf.float32) mask = tensor > 2 # 濾波器 mask 與 tensor 相同維度 out3 = tf.boolean_mask(tensor, mask) with tf.Session() as sess:print(sess.run(tensor))print(sess.run(mask)) # [[[False True] [ True False]]# [[ True True] [False False]]]print(sess.run(out3)) # [4. 4. 6. 8.] 輸出一維print(out3.shape) # (?,)

?

總結

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