使用1d张量将Tensorflow索引为2d张量

塔阿姆

我有一个A带有形状的2D张量[batch_size, D]和一个B带有形状的1D张量[batch_size]的每个元素对于的每一行B都是的列索引,例如。AAB[i] in [0,D)

张量流中获取值的最佳方法是什么 A[B]

例如:

A = tf.constant([[0,1,2],
                 [3,4,5]])
B = tf.constant([2,1])

具有所需的输出:

some_slice_func(A, B) -> [2,4]

还有另一个约束。实际上,batch_size实际上是None

提前致谢!

塔阿姆

我能够使用线性索引使其工作:

def vector_slice(A, B):
    """ Returns values of rows i of A at column B[i]

    where A is a 2D Tensor with shape [None, D] 
    and B is a 1D Tensor with shape [None] 
    with type int32 elements in [0,D)

    Example:
      A =[[1,2], B = [0,1], vector_slice(A,B) -> [1,4]
          [3,4]]
    """
    linear_index = (tf.shape(A)[1]
                   * tf.range(0,tf.shape(A)[0]))
    linear_A = tf.reshape(A, [-1])
    return tf.gather(linear_A, B + linear_index)

不过,这感觉有点。

如果有人知道更好(更清晰或更快速),请留下答案!(我暂时不会接受我自己的)

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