我试图将矩阵的严格上三角部分转换为 Tensorflow 中的数组。这是一个例子:
输入:
[[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]]
输出:
[2, 3, 6]
我尝试了下面的代码，但没有成功(报错):
def upper_triangular_to_array(A):
mask = tf.matrix_band_part(tf.ones_like(A, dtype=tf.bool), 0, -1)
return tf.boolean_mask(A, mask)
谢谢!
最佳答案
以下答案与@Cech_Cohomology 的答案非常接近，但它在过程中不使用 Numpy，仅使用 TensorFlow。
import tensorflow as tf
# The matrix has size n-by-n
n = 3
# A is the matrix
A = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
ones = tf.ones_like(A)
mask_a = tf.matrix_band_part(ones, 0, -1) # Upper triangular matrix of 0s and 1s
mask_b = tf.matrix_band_part(ones, 0, 0) # Diagonal matrix of 0s and 1s
mask = tf.cast(mask_a - mask_b, dtype=tf.bool) # Make a bool mask
upper_triangular_flat = tf.boolean_mask(A, mask)
sess = tf.Session()
print(sess.run(upper_triangular_flat))
这个输出:
[2 3 6]
这种方法的优点是当图形运行时不需要给一个feed_dict。
关于python - 将矩阵的严格上三角部分转换为 Tensorflow 中的数组，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41514722/
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