Tensorflow，如何实现排序层

【问题标题】：Tensorflow, how to implement sorting layerTensorflow，如何实现排序层
【发布时间】：2020-10-18 16:54:18
【问题描述】：

我正在尝试在 keras 中有一个层，它采用平面张量 x（其中没有零值并且形状 =（batch_size，单位））乘以 mask（形状相同)，并且它将以屏蔽值首先放置在输出中的方式对其进行排序（元素值的顺序无关紧要）。为了清楚起见，这里是一个示例（batch_size = 1，units = 8）：

看起来很简单，但问题是我找不到好的解决方案。任何代码或想法表示赞赏。

【问题讨论】：

标签： tensorflow keras deep-learning neural-network keras-layer

【解决方案1】：

我目前的代码如下，如果您知道更有效的方法，请告诉我。

class Sort(keras.layers.Layer):
  
  def call(self, inputs):
    x = inputs.numpy()
    nonx, nony = x.nonzero()    # idxs of nonzero elements
    zero = [np.where(x == 0)[0][0], np.where(x == 0)[1][0]]   # idx of first zero
    x_shape = tf.shape(inputs)
    result = np.zeros((x_shape[0], x_shape[1], 2), dtype = 'int')   # mapping matrix

    result[:, :, 0] += zero[0]
    result[:, :, 1] += zero[1]
    p = np.zeros((x_shape[0]), dtype = 'int')
    for i, j in zip(nonx, nony):
      result[i, p[i]] = [i, j]
      p[i] += 1

    y = tf.gather_nd(inputs, result)
    return y

【讨论】：