다음 코드가 있습니다.
import numpy as np
import tensorflow as tf
series = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 5])
series_length = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None])
useful_series = tf.magic_slice_function(series, series_length)
with tf.Session() as sess:
input_x = np.array([[1, 2, 3, 0, 0],
[2, 3, 0, 0, 0],
[1, 0, 0, 0, 0]])
input_y = np.array([[3], [2], [1]])
print(sess.run(useful_series, feed_dict={series: input_x, series_length: input_y}))
다음과 같이 예상되는 출력
[[1,2,3], [2,3], [1]]
tf.gather, tf.slice 등 여러 기능을 시도했습니다. 그들 모두는 작동하지 않습니다. magic_slice_function 은 무엇입니까 ?
약간 까다 롭습니다.
import numpy as np
import tensorflow as tf
series = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 5])
series_length = tf.placeholder(tf.int64)
def magic_slice_function(input_x, input_y):
array = []
for i in range(len(input_x)):
temp = [input_x[i][j] for j in range(input_y[i])]
array.extend(temp)
return [array]
with tf.Session() as sess:
input_x = np.array([[1, 2, 3, 0, 0],
[2, 3, 0, 0, 0],
[1, 0, 0, 0, 0]])
input_y = np.array([3, 2, 1], dtype=np.int64)
merged_series = tf.py_func(magic_slice_function, [series, series_length], tf.float32, name='slice_func')
out = tf.split(merged_series, input_y)
print(sess.run(out, feed_dict={series: input_x, series_length: input_y}))
출력은 다음과 같습니다.
[array([ 1., 2., 3.], dtype=float32), array([ 2., 3.], dtype=float32), array([ 1.], dtype=float32)]
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몇 마디 만하겠습니다