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tf.where

TensorFlow 1つのバージョン GitHubの上のソースを表示

要素戻りconditionあるTrue (多重xおよびy )。

ノートPCで使用されます

ガイドで使用チュートリアルで使用されます

この演算子は、2つのモードを有している:一つのモードの両方でxおよびyどちらもが提供されていない別のモードでは、提供されます。 condition常になることが予想されるtf.Tensor型のbool

インデックスの取得True要素を

場合x及びy (いずれもなしていない)が設けられていません。

tf.whereのインデックスを返すであろうconditionであるTrue形状(N、D)を用いて2次元テンソルの形で、。 (ここで、nのインデックスと一致する数であるcondition 、dはの次元数であるcondition )。

インデックスは、行優先順に出力されます。

tf.where([True, False, False, True])
<tf.Tensor: shape=(2, 1), dtype=int64, numpy=
array([[0],
       [3]])>
tf.where([[True, False], [False, True]])
<tf.Tensor: shape=(2, 2), dtype=int64, numpy=
array([[0, 0],
       [1, 1]])>
tf.where([[[True, False], [False, True], [True, True]]])
<tf.Tensor: shape=(4, 3), dtype=int64, numpy=
array([[0, 0, 0],
       [0, 1, 1],
       [0, 2, 0],
       [0, 2, 1]])>

間多重化xy

場合xy設けられている(いずれも非なし値を有します)。

tf.where形状からの出力形状を選択するconditionx 、およびy 3つのすべての形状であることbroadcastableします。

conditionテンソルをマスクとして作用する出力の対応する要素/行がから取らなければならないかどうかを選択しx (の要素場合condition is True) or y`(それが偽である場合)。

tf.where([True, False, False, True], [1,2,3,4], [100,200,300,400])
<tf.Tensor: shape=(4,), dtype=int32, numpy=array([  1, 200, 300,   4],
dtype=int32)>
tf.where([True, False, False, True], [1,2,3,4], [100])
<tf.Tensor: shape=(4,), dtype=int32, numpy=array([  1, 100, 100,   4],
dtype=int32)>
tf.where([True, False, False, True], [1,2,3,4], 100)
<tf.Tensor: shape=(4,), dtype=int32, numpy=array([  1, 100, 100,   4],
dtype=int32)>
tf.where([True, False, False, True], 1, 100)
<tf.Tensor: shape=(4,), dtype=int32, numpy=array([  1, 100, 100,   1],
dtype=int32)>
tf.where(True, [1,2,3,4], 100)
<tf.Tensor: shape=(4,), dtype=int32, numpy=array([1, 2, 3, 4],
dtype=int32)>
tf.where(False, [1,2,3,4], 100)
<tf.Tensor: shape=(4,), dtype=int32, numpy=array([100, 100, 100, 100],
dtype=int32)>

condition A tf.Tensor型のbool
x 提供される場合、テンソルと同じタイプのものでありy 、及び付き形状broadcastable有しcondition及びy
y 提供される場合、テンソルと同じタイプのものでありy 、及び付き形状broadcastable有しcondition及びx
name 操作の名前(オプション)。

もしxおよびy提供される:A Tensorと同じタイプのxおよびyからブロードキャストされ、および形状conditionx 、およびy 。そうでなければ、 Tensor形状(num_true, dim_size(condition))

ValueError ときに正確に一つのx又はy非Noneです、または形状は全てbroadcastableありません。