为满足 Tensorflow 条件的张量字段赋值答案

【问题标题】：Assign value to tensor fields which satisfy condition in Tensorflow为满足 Tensorflow 条件的张量字段赋值
【发布时间】：2018-05-20 15:01:18
【问题描述】：

我用numpy中的例子来介绍一下问题：

arr  - some numpy array
a, b - constants
arr[arr < a] = b

现在，我想实现相同的功能，但在 Tensorflow 中，arr 将是一个张量。运行前张量值未知。

如您所见，答案将澄清为张量内的特定位置分配值，以及对张量执行条件化并检索满足条件的索引。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

正如@xdurch0 所提到的，tf.where() 通过适当的调节和广播应该可以解决问题：

b_broadcast = tf.ones(tf.shape(arr), dtype=arr.dtype) * b
arr = tf.where(tf.less(arr, a), b_broadcast, arr)

【讨论】：