我想复制以下 numpy tensorflow 中的代码.例如，我想分配一个 0到以前值为 1 的所有张量索引.
a = np.array([1, 2, 3, 1])
a[a==1] = 0
# a should be [0, 2, 3, 0]
如果我在 tensorflow 中编写类似的代码我收到以下错误。
TypeError: 'Tensor' object does not support item assignment
方括号中的条件应该是任意的，如a[a<1] = 0 .
有没有办法在 tensorflow 中实现这个“条件赋值”(因为没有更好的名字) ？
最佳答案
比较运算符，例如 greater than在 TensorFlow API 中可用。
但是，在直接操作张量方面，没有什么能比得上简洁的 NumPy 语法。您必须使用单独的 comparison、where 和 assign 运算符来执行相同的操作。
与您的 NumPy 示例等效的代码是这样的:
import tensorflow as tf
a = tf.Variable( [1,2,3,1] )
start_op = tf.global_variables_initializer()
comparison = tf.equal( a, tf.constant( 1 ) )
conditional_assignment_op = a.assign( tf.where (comparison, tf.zeros_like(a), a) )
with tf.Session() as session:
# Equivalent to: a = np.array( [1, 2, 3, 1] )
session.run( start_op )
print( a.eval() )
# Equivalent to: a[a==1] = 0
session.run( conditional_assignment_op )
print( a.eval() )
# Output is:
# [1 2 3 1]
# [0 2 3 0]
打印语句当然是可选的，它们只是为了证明代码正确执行。
关于python - TensorFlow 中张量值的条件赋值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/39045797/
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这个问题在这里已经有了答案:关闭10年前。PossibleDuplicate:Pythonconditionalassignmentoperator对于这样一个简单的问题表示歉意，但是谷歌搜索||=并不是很有帮助；)Python中是否有与Ruby和Perl中的||=语句等效的语句？例如:foo="hey"foo||="what"#assignfooifit'sundefined#fooisstill"hey"bar||="yeah"#baris"yeah"另外，类似这样的东西的通用术语是什么？条件分配是我的第一个猜测，但Wikipediapage跟我想的不太一样。
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