tensorflow में मैट्रिक्स तत्वों को मैनिपुलेट करना

Question

मैं tensorflow में निम्न कैसे कर सकता हूं?

mat = [4,2,6,2,3] # 
mat[2] = 0 # simple zero the 3rd element 

मैं [] कोष्ठक उपयोग नहीं कर सकते क्योंकि यह केवल स्थिरांक पर चर पर नहीं काम करता है और। मैं स्लाइस फ़ंक्शन का उपयोग नहीं कर सकता क्योंकि यह एक टेंसर देता है और आप टेंसर को असाइन नहीं कर सकते हैं।

import tensorflow as tf 
sess = tf.Session() 
var1 = tf.Variable(initial_value=[2, 5, -4, 0]) 
assignZerosOP = (var1[2] = 0) # < ------ This is what I want to do 

sess.run(tf.initialize_all_variables()) 

print sess.run(var1) 
sess.run(assignZerosOP) 
print sess.run(var1) 

प्रिंट होगा

[2, 5, -4, 0] 
[2, 5, 0, 0]) 

Answer 1

आप एक टेन्सर नहीं बदल सकते हैं - लेकिन, जैसा कि आप का उल्लेख किया है, तो आप एक चर बदल सकते हैं।

(क) का प्रयोग करें tf.scatter_update सीधे चर आप बदलना चाहते हैं के हिस्से को निकालने के लिए:

तीन पैटर्न आप आप क्या चाहते हैं पूरा करने के लिए इस्तेमाल कर सकते हैं कर रहे हैं।

import tensorflow as tf 

a = tf.Variable(initial_value=[2, 5, -4, 0]) 
b = tf.scatter_update(a, [1], [9]) 
init = tf.initialize_all_variables() 

with tf.Session() as s: 
    s.run(init) 
    print s.run(a) 
    print s.run(b) 
    print s.run(a) 

[2 5 -4 0]

[2 9 -4 0]

[2 9 -4 0]

(ख) बनाएं दो tf.slice() टेंसर का, उस आइटम को छोड़कर जिसे आप बदलना चाहते हैं, और फिर tf.concat(0, [a, 0, b]) उन्हें एक साथ वापस ले जाएं।

(ग) b = tf.zeros_like(a) बनाएँ, और उसके बाद tf.select() का उपयोग a से जो आइटम आप चाहते हैं चुनने के लिए, और जो b जो आप चाहते से शून्य।

मैंने (बी) और (सी) शामिल किया है क्योंकि वे सामान्य टेंसर के साथ काम करते हैं, केवल चर नहीं।