【Tensorflow】tf.boolean_mask()

本文详细解析了TensorFlow中的布尔掩码函数tf.boolean_mask,介绍了其与numpy中类似功能的对比,阐述了该函数的参数意义及使用场景,特别强调了mask与tensor维度之间的关系。

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函数原型:tf.boolean_mask(tensor,mask,name='boolean_mask',axis=None)

跟numpy里面的tensor[mask]具有相同的功能。

参数:tensor是N维度的tensor,mask是K维度的,注意K小于等于N,name可选项也就是这个操作的名字,axis是一个0维度的int型tensor,表示的是从参数tensor的哪个axis开始mask,默认的情况下,axis=0表示从第一维度进行mask,因此K+axis小于等于N。

返回的是N-K+1维度的tensor,也就是mask为True的地方保存下来。

一般来说,0<dim(mask)=K<=dim(tensor),mask的大小必须匹配参数tensor的shape的前K维度。

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