tensorflow实现tensor中满足某一条件的数值取出组成新的tensor
首先使用tf.where()将满足条件的数值索引取出来，在numpy中，可以直接用矩阵引用索引将满足条件的数值取出来，但是在tensorflow中这样是不行的。所幸，tensorflow提供了tf.gather()和tf.gather_nd()函数。
看下面这一段代码：
importtensorflowastf sess=tf.Session() defget_tensor(): x=tf.random_uniform((5,4)) ind=tf.where(x>0.5) y=tf.gather_nd(x,ind) returnx,ind,y
在上述代码中，输出分别是原始的tensorx，x中满足特定条件(此处为>0.5)的数值的索引，以及x中满足特定条件的数值。执行以下步骤，观察三个tensor对应的数值：
x,ind,y=get_tensor() x_,ind_,y_=sess.run([x,ind,y])
可以得到如下结果：
可以看到，上述结果中将tensorx中大于0.5的数值取出来组成了一个新的tensory。
如果我们将代码中的tf.gather_nd替换成tf.gather会发生什么呢？由于结果不方便展示，这里不放结果了，tf.gather适用于index为一维的情况，在本例中，index为2维，如果选用tf.gather的话，对应的x,ind,y的维数分别如下：
x.shape=(5,4) ind.shape=(9,2) y.shape=(9,2,4)
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