2017-04-12 201 views
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張量流中可以做到這種numpy操作嗎?將張量分配給張量流

r[:,t,:] = x 

在tensorflow中,我看到一個名爲scatter_nd的東西,但它似乎只對初始維度有效。對於例如,

r[t,:,:] = x 

我相信可以寫爲:

scatter_nd(r, [[t]], x) 
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你真的想從頭開始創建(初始化只有它的片)張量還是要更新現有的切片張量? – user1735003

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是否可以更新張量? – pkumar0

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您可以創建一個夾在兩張舊張量之間的一片更新。 – user1735003

回答

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我不認爲它可以很容易使用scatter_nd因爲它是非常難以形成更新來解決它。但是,如果你使用的堆棧和拆散這樣這樣可以比較容易:

In [67]: embd = np.tile(np.expand_dims(np.arange(40).reshape([-1, 10]), axis=2), (1, 1, 4)) 
In [68]: embd_np = copy.copy(embd) 
In [69]: embd_np[:, 2, :] = np.ones([4, 4]) 
In [70]: embd_tf = tf.stack([j if i != 2 else tf.ones([4, 4], dtype=tf.int64) for i, j in enumerate(tf.unstack(tf.constant(embd), axis=1))], 1).eval() 
In [71]: embd_np == embd_tf