确定一个值是否在 TensorFlow 的集合中答案

【问题标题】：Determining if A Value is in a Set in TensorFlow确定一个值是否在 TensorFlow 的集合中
【发布时间】：2016-01-05 17:54:49
【问题描述】：

tf.logical_or、tf.logical_and 和 tf.select 函数非常有用。

但是，假设您有值 x，并且您想查看它是否在 set(a, b, c, d, e) 中。在 python 中，您只需编写：

if x in set([a, b, c, d, e]):
  # Do some action.

据我所知，在 TensorFlow 中执行此操作的唯一方法是将“tf.logical_or”与“tf.equal”一起嵌套。我在下面只提供了这个概念的一个迭代：

tf.logical_or(
    tf.logical_or(tf.equal(x, a), tf.equal(x, b)),
    tf.logical_or(tf.equal(x, c), tf.equal(x, d))
)

我觉得在 TensorFlow 中一定有更简单的方法可以做到这一点。有吗？

【问题讨论】：

标签： python set tensorflow

【解决方案1】：

要提供更具体的答案，假设您要检查张量 x 的最后一个维度是否包含来自一维张量 s 的任何值，您可以执行以下操作：

tile_multiples = tf.concat([tf.ones(tf.shape(tf.shape(x)), dtype=tf.int32), tf.shape(s)], axis=0)
x_tile = tf.tile(tf.expand_dims(x, -1), tile_multiples)
x_in_s = tf.reduce_any(tf.equal(x_tile, s), -1))

例如，对于s 和x：

s = tf.constant([3, 4])
x = tf.constant([[[1, 2, 3, 0, 0], 
                  [4, 4, 4, 0, 0]], 
                 [[3, 5, 5, 6, 4], 
                  [4, 7, 3, 8, 9]]])

x 的形状为[2, 2, 5] 和s 的形状为[2] 所以tile_multiples = [1, 1, 1, 2]，这意味着我们会将x 的最后一个维度平铺2 次（s 中的每个元素一次）新维度。所以，x_tile 看起来像：

[[[[1 1]
   [2 2]
   [3 3]
   [0 0]
   [0 0]]

  [[4 4]
   [4 4]
   [4 4]
   [0 0]
   [0 0]]]

 [[[3 3]
   [5 5]
   [5 5]
   [6 6]
   [4 4]]

  [[4 4]
   [7 7]
   [3 3]
   [8 8]
   [9 9]]]]

和x_in_s 会将每个平铺值与s 中的一个值进行比较。如果任何平铺值在s 中，最后一个暗淡的tf.reduce_any 将返回true，给出最终结果：

[[[False False  True False False]
  [ True  True  True False False]]

 [[ True False False False  True]
  [ True False  True False False]]]

【讨论】：

【解决方案2】：

看看这个相关的问题：Count number of "True" values in boolean Tensor

您应该能够构建一个由 [a, b, c, d, e] 组成的张量，然后使用 tf.equal(.) 检查是否有任何行等于 x

【讨论】：

感谢您的洞察力。 Reduce_sum 是最好的方法。
你也可以使用tf.listdiff来完成同样的事情。
@dga 只显示不同之处，而不是相似之处？
对于 Tensorflow 的新手来说，很难看到您的链接帖子如何解决 OP 的情况。也许您可以在这里发布完整的代码 sn-p？

【解决方案3】：

这里有两个解决方案，我们要检查query是否在whitelist中

whitelist = tf.constant(["CUISINE", "DISH", "RESTAURANT", "ADDRESS"])
query = "RESTAURANT"

#use broadcasting for element-wise tensor operation
broadcast_equal = tf.equal(whitelist, query)

#method 1: using tensor ops
broadcast_equal_int = tf.cast(broadcast_equal, tf.int8)
broadcast_sum = tf.reduce_sum(broadcast_equal_int)

#method 2: using some tf.core API
nz_cnt = tf.count_nonzero(broadcast_equal)

sess.run([broadcast_equal, broadcast_sum, nz_cnt])
#=> [array([False, False,  True, False]), 1, 1]

因此，如果输出为 > 0，则该项目在集合中。

【讨论】：

当query 和whitelist 有多个元素时，它是如何工作的？