如何在 tf.where tensorflow 中给出否定条件答案

【问题标题】：how to give negative conditions in tf.where tensorflow如何在 tf.where tensorflow 中给出否定条件
【发布时间】：2021-05-27 18:53:58
【问题描述】：

我想提取不满足某些条件的张量的索引。

例如，我想要一个张量行的索引，其中所有列都不为零。

idx = tf.where(!(x[:,0]==x[:,1]==x[:,2]==0))

还有其他更好的方法来提取此类信息吗？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

提取所有元素都不为 0 的张量的索引相当于查找元素的绝对值之和不为 0 的张量（在您的张量的元素可能为负的情况下）。

x = tf.constant([[2.0, 0., 4.0], [0., 0., 2.0], [-2.0, 0., 1.0]])

idx = tf.where(tf.reduce_sum(tf.abs(x), axis=0)!=0)

输出：

>>>print(idx)
tf.Tensor(
[[0]
 [2]], shape=(2, 1), dtype=int64)

如果所有值都是正数，tf.abs 将毫无用处。

您也可以使用 tf.math.logical_not 来反转条件：

>>>print(tf.math.logical_not(x==0))
tf.Tensor(
[[ True False  True]
 [False False  True]
 [ True False  True]], shape=(3, 3), dtype=bool)

【讨论】：

谢谢。我用了 idx = tf.where(tf.reduce_sum(tf.abs(y_true), axis=1)!=0) # all of (x,y,z) 不为零 y_true = tf.gather_nd(y_true, idx)