我想做这样的事情。
假设我们有一个张量 A。
A = [[1,0],[0,4]]
我想从中获取非零值及其索引。
Nonzero values: [1,4]
Nonzero indices: [[0,0],[1,1]]
Numpy 中也有类似的操作。
np.flatnonzero(A)返回展平 A 中非零的索引。
x.ravel()[np.flatnonzero(x)]根据非零索引提取元素。
Here's a link http://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.1/reference/generated/numpy.flatnonzero.html对于这些操作。
我如何使用 python 在 Tensorflow 中执行类似上面的 Numpy 操作？
（矩阵是否展平并不重要。）
您可以使用 Tensorflow 获得相同的结果不等于 https://www.tensorflow.org/versions/r0.10/api_docs/python/control_flow_ops.html#not_equal and where https://www.tensorflow.org/versions/r0.10/api_docs/python/control_flow_ops.html#where方法。
zero = tf.constant(0, dtype=tf.float32)
where = tf.not_equal(A, zero)
where是一个形状相同的张量A保持True or False，在以下情况下
[[True, False],
[False, True]]
这足以从其中选择零或非零元素A。如果你想获得索引，你可以使用where方法如下：
indices = tf.where(where)
where张量有两个True价值观如此indices张量将有两个条目。where张量的秩为二，因此条目将有两个索引：
[[0, 0],
[1, 1]]
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