創建布爾面具

Question

假設我有一個列表

x = [0, 1, 3, 5] 

而且我想與尺寸

s = (10, 7) 

使得x定義的索引行的第一列是一個張量1，否則爲0。

對於這個特殊的例子，我想獲得含有張量：

T = [[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
    [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
    [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
    [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
    [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
    [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
    [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
    [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
    [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
    [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]] 

使用numpy的，這將是等價的：

t = np.zeros(s) 
t[x, 0] = 1 

我發現這個related answer，但它不真的解決了我的問題。

Answer 1

試試這個：

import tensorflow as tf 

indices = tf.constant([[0, 1],[3, 5]], dtype=tf.int64) 
values = tf.constant([1, 1]) 
s = (10, 7) 

st = tf.SparseTensor(indices, values, s) 
st_ordered = tf.sparse_reorder(st) 
result = tf.sparse_tensor_to_dense(st_ordered) 

sess = tf.Session() 
sess.run(result) 

這裏是輸出：

array([[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0], 
     [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
     [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
     [0, 0, 0, 0, 0, 1, 0], 
     [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
     [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
     [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
     [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
     [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
     [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]], dtype=int32) 

我稍微修改您的索引，所以你可以看到指數

的x,y格式爲最初獲得你問，集：

indices = tf.constant([[0, 0], [1, 0],[3, 0], [5, 0]], dtype=tf.int64) 

輸出：

array([[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
     [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
     [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
     [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
     [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
     [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
     [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
     [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
     [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
     [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]], dtype=int32)