TensorFlow：使用張量來索引另一個張量

Question

我有一個關於如何在TensorFlow中建立索引的基本問題。

在numpy的：

x = np.asarray([1,2,3,3,2,5,6,7,1,3]) 
e = np.asarray([0,1,0,1,1,1,0,1]) 
#numpy 
print x * e[x] 

我能得到

[1 0 3 3 0 5 0 7 1 3] 

我怎樣才能做到這一點TensorFlow？

x = np.asarray([1,2,3,3,2,5,6,7,1,3]) 
e = np.asarray([0,1,0,1,1,1,0,1]) 
x_t = tf.constant(x) 
e_t = tf.constant(e) 
with tf.Session(): 
    ???? 

謝謝！

Answer 1

幸運的是，你問有關tf.gather()在TensorFlow支持的確切情況：

result = x_t * tf.gather(e_t, x_t) 

with tf.Session() as sess: 
    print sess.run(result) # ==> 'array([1, 0, 3, 3, 0, 5, 0, 7, 1, 3])' 

的tf.gather()運算比NumPy's advanced indexing那麼強大：它僅支持其零維提取的張全片。已請求支持更一般的索引，並且正在跟蹤this GitHub issue。