Tensor Flow Notes

tf.equal(): 比较两个数组/矩阵的对应元素，返回一个布尔值向量，对应位置相等返回True；不等返回False。

correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))

tf.boolean_mask(tensor,mask,name='boolean_mask',axis=None)

tensor是N维度的tensor，mask是K维度的，注意K小于等于N，默认，axis=0表示从第一维度进行mask，因此K+axis小于等于N。返回N-K+1维度的tensor，也就是mask为True的地方保存下来。

a = [1, 2, 3, 4]
mask = [True, False, True, False]
sess = tf.Session()
print(sess.run(tf.boolean_mask(a, mask))) #output[1 3]

tf.gather(params, indices, validate_indices=None, name=None, axis=0)
Gather slices from params axis axis according to indices.

test=np.random.randint(1,10,5)
g=tf.gather(test,[2,1,4])
sess=tf.Session()
print(test)
print(sess.run(g))
#[7 4 7 1 3]
#[7 4 3]

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