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tf.boolean_mask

TensorFlow 1つのバージョン GitHubの上のソースを表示

テンソルにブールマスクを適用します。

numpyの等価物であるtensor[mask]

 # 1-D example
tensor = [0, 1, 2, 3]
mask = np.array([True, False, True, False])
boolean_mask(tensor, mask)  # [0, 2]
 

一般的に、 0 < dim(mask) = K <= dim(tensor) 、およびmaskの形状は、第一のK次元一致している必要がありtensorの形状を'。私たちは、その後、持っている: boolean_mask(tensor, mask)[i, j1,...,jd] = tensor[i1,...,iK,j1,...,jd] (i1,...,iK) i番目のあるTrueのエントリmask (行優先順序が)。 axisと共に使用することができるmaskからマスクする軸を示すため。その場合、 axis + dim(mask) <= dim(tensor)maskの形状は、第1一致しなければならないaxis + dim(mask)の寸法tensorの形状を'。

参照: tf.ragged.boolean_mask緻密でぼろぼろテンソルの両方に適用することができ、そしてあなたがマスクされた寸法保持する必要がある場合に使用することができ、 tensor (としてではなく、それらを平坦化するよりも、 tf.boolean_maskありません)。

tensor NDテンソル。
mask KDブールテンソル、K <= NおよびKは、静的に既知でなければなりません。
axis 内軸表すテンソルINT 0-D tensorからマスクします。デフォルトでは、軸は最初の次元からマスクする0です。そうでない場合はK +は、軸<= N.
name この操作の名前(オプション)。

エントリによって移入(N-K + 1)次元テンソルtensorに対応するTrueの値mask

ValueError 形状が一致しない場合。

例:

 # 2-D example
tensor = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
mask = np.array([True, False, True])
boolean_mask(tensor, mask)  # [[1, 2], [5, 6]]