如何在Tensorflow中的一层中对部分神经元使用激活函数答案

【问题标题】：How to use activation function on part neurons from one layer in Tensorflow如何在Tensorflow中的一层中对部分神经元使用激活函数
【发布时间】：2017-08-16 05:35:15
【问题描述】：

比如有一个张量

a=[[1,2,3,4,5],
  [2,3,4,5,6]]

indices =[[1, 0, 1, 0, 0],
       [0, 1, 0, 0, 0]]

我只想对索引值为 1（来自 b）的元素（来自 a）使用激活。例如，我只想对 a 中索引为 [0,0]、[0,2]、[1,1] 的元素使用激活函数。

谢谢！

【问题讨论】：

indices [0,0], [0,1], [1,1] 有错字吗？我想你想要indices [0,0], [0,2], [1,1] ，对吧？
你是对的，我已经修改了这个错字。谢谢。你有我的问题的答案吗？谢谢！
非常感谢，这些功能我都试过了，确实有效。但是非常难用。我认为下面的答案会更有效率。再次感谢您。
是的！！！这个我没试过，但是我觉得如果你编码indices_true = tf.where(a, indices)val = tf.gather_nd(a, indices_true)，那么val就会成为你可以在激活函数中使用的张量。

标签： tensorflow

【解决方案1】：

你可以使用tf.where:

tf.where(tf.cast(indices, dtype=tf.bool), tf.nn.sigmoid(a), a)

你的例子：

import tensorflow as tf

a = tf.constant([[1,2,3,4,5], [2,3,4,5,6]], dtype=tf.float32)
indices = tf.constant([[1, 0, 1, 0, 0], [0, 1, 0, 0, 0]], 
dtype = tf.int32)
result = tf.where(tf.cast(indices, dtype=tf.bool), tf.nn.sigmoid(a), a)

with tf.Session() as sess:
  print(sess.run(result))

打印出来：

[[ 0.7310586   2.          0.95257413  4.  5. ]
 [ 2.          0.95257413  4.          5.  6 ]]

【讨论】：

完美解决我的问题的好方法，非常感谢。