tensorflow tf.nn.top_k 生成mask 提取值

ゝ一世哀愁。 2021-06-24 16:09 414阅读 0赞

# 通过生成boolean tensor的办法：
    a = tf.convert_to_tensor([[40, 30, 20, 10], [10, 20, 30, 40]])
    b = tf.nn.top_k(a, 2)
    
    print(sess.run(b))
    TopKV2(values=array([[40, 30],
       [40, 30]], dtype=int32), indices=array([[0, 1],
       [3, 2]], dtype=int32))
    
    print(sess.run(b).values))
    array([[40, 30],
           [40, 30]], dtype=int32)
    
    kth = tf.reduce_min(b.values,1,keepdims=True) # 找出最小值
    top2 = tf.greater_equal(a, kth) # 大于最小值的为true
    print(sess.run(top2))
    array([[ True,  True, False, False],
           [False, False,  True,  True]], dtype=bool)

# 通过生成id后scatter的办法：
    import tensorflow as tf
    
    # Input data
    a = tf.placeholder(tf.float32, [None, None])
    num_top = tf.placeholder(tf.int32, [])
    # Find top elements
    a_top, a_top_idx = tf.nn.top_k(a, num_top, sorted=False)
    # Apply softmax
    a_top_sm = tf.nn.softmax(a_top)
    # Reconstruct into original shape
    a_shape = tf.shape(a)
    a_row_idx = tf.tile(tf.range(a_shape[0])[:, tf.newaxis], (1, num_top))
    scatter_idx = tf.stack([a_row_idx, a_top_idx], axis=-1)  # 生成scatter_index
    result = tf.scatter_nd(scatter_idx, a_top_sm, a_shape)  #生成矩阵
    # Test
    with tf.Session() as sess:
        result_val = sess.run(result, feed_dict={a: [[2, 5, 4, 7], [7, 5, 6, 8]], num_top: 2})
        print(result_val)
    
    [[0.         0.11920291 0.         0.880797  ]
     [0.26894143 0.         0.         0.7310586 ]]

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