tf记录之 tf.boolean

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.

tensor：被过滤的元素

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 值为一维

那么return值的维度是否有规律可循呢？是有的：

shape

有如下规则，假设 tensor.shape=（m,n,p,q）,则

(1)当mask.shape=(m,n,p,q)，结果返回（？，）

(2)当mask.shape=(m,n,p)，结果返回（？，q），表示 q 维度没有过滤

(3)当mask.shape=(m,n)，结果返回（？，p，q），p,q维度未被过滤

(4)当mask.shape=(m)，结果返回（？，n，p，q），m维度被过滤

这个函数最大的特点就是无论哪种调用方式return值得shape都是动态的

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