tf.boolean_mask()的详细用法

tf.boolean_mask 的作用是通过布尔值过滤元素

def boolean_mask(tensor, mask, name="boolean_mask", axis=None):"""Apply boolean mask to tensor."""

参数解释：

tensor：被过滤的元素列表或数组

mask：一堆 bool 值，它的维度不一定等于 tensor

return： mask 为 true 对应的 tensor 的元素

当 tensor 与 mask 维度一致时，return 一维

# 1维的示例
tensor = [0, 1, 2, 3]
mask = np.array([True, False, True, False])
out = tf.boolean_mask(tensor, mask)
with tf.Session() as sess:print(sess.run(out))   # [0, 2]print(out.shape)        # (?,)

再看看 mask 与 tensor 维度不同的例子

tensor = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
mask = np.array([True, False, True])        # mask 与 tensor 维度不同
out2 = tf.boolean_mask(tensor, mask)
with tf.Session() as sess:print(sess.run(out2))       # [[1, 2], [5, 6]]print(out2.shape)           # (?, 2)

mask 可以用一个函数代替

# 3-D
tensor = tf.constant([[[2,4],[4,1]],[[6,8],[2,1]]],tf.float32)
mask = tensor > 2        # 滤波器  mask 与 tensor 相同维度
out3 = tf.boolean_mask(tensor, mask)
with tf.Session() as sess:print(sess.run(tensor))print(sess.run(mask))       # [[[False  True] [ True False]]# [[ True  True] [False False]]]print(sess.run(out3))        # [4. 4. 6. 8.]     输出一维print(out3.shape)            # (?,)

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