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8 tensorflow修改tensor张量矩阵的某一列

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  • 2019-04-04
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简介1.tensorflow的数据流图限制了它的tensor是只读属性,因此对于一个Tensor(张量)形式的矩阵,想修改特定位置的元素,比较困难。2.我要做的是将所有的操作定义为符号形式

1.tensorflow的数据流图限制了它的tensor是只读属性,因此对于一个Tensor(张量)形式的矩阵,想修改特定位置的元素,比较困难。

2.我要做的是将所有的操作定义为符号形式的操作。也就是抽象概念的数据流图。当用feed_dict传入具体值以后,就能用sess.run读出具体值。

一、相关内容

https://blog.csdn.net/Cerisier/article/details/79584851

Tensorflow小技巧整理:修改张量特定元素的值

二、修改矩阵的某一列

代码:

# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sat Dec 1 16:53:26 2018@author: a"""import tensorflow as tfx = tf.placeholder(tf.float32 shape=(2 2) name="input")xx=tf.zeros([23]tf.float32)xx2=tf.concat([xxx]axis=1)columnTensor=tf.ones([21]tf.float32)print (xx2)w1= tf.Variable(tf.random_normal([2 3] stddev=1 seed=1)trainable=False)w2= tf.Variable(xx2trainable=False)#编写程序修改Tensor矩阵的某一列embed_size=300max_sentence_length=50max_node_size=max_sentence_length*2-1#训练语料库句子节点的最大长度。注意,是句子节点的最大长度。不是句子单词的最大数目。#test=tf.Variable(name="test"trainable=Falsedtype=tf.float64shape=[embed_sizemax_node_size])def modify_one_column(tensorcolumnTensorindex):#index也是tensor#tensor为二维矩阵#columnTensor的维度就是tensor中的一列 numlines=tensor.shape[0].value #行数 numcolunms=tensor.shape[1].value #列数 new_tensor_left=tf.slice(tensor [0 0] [numlines index]) new_tensor_right=tf.slice(tensor [0 index+1] [numlines numcolunms-(index+1)]) new_tensor=tf.concat([new_tensor_leftcolumnTensornew_tensor_right]1) return new_tensor_leftnew_tensor_rightnew_tensor# def f1():#index为0的情形# new_tensor_right=tf.slice(tensor [0 1] [numlines numcolunms-1])# new_tensor=tf.concat([columnTensornew_tensor_right]1)# return new_tensor# if (tf.equal(index0)):# new_tensor_right=tf.slice(tensor [0 1] [numlines numcolunms-1])# new_tensor=tf.concat([columnTensornew_tensor_right]1)# return new_tensorsess = tf.Session()init_op = tf.global_variables_initializer() #print(sess.run(x feed_dict={x: [[0.70.9]]}))sess.run(init_opfeed_dict={x: [[0.70.9][80.090.0]]})print (sess.run((w1w2)))print (w2)for index in range(5): index_tensor=tf.constant(indextf.int32) new_tensor_leftnew_tensor_rightw22=modify_one_column(w2columnTensorindex_tensor) print (sess.run([new_tensor_leftcolumnTensornew_tensor_rightw22]))for index in range(5): index_tensor=tf.constant(indextf.int32) new_tensor_leftnew_tensor_rightw2=modify_one_column(w2columnTensorindex_tensor) print (sess.run([new_tensor_leftcolumnTensornew_tensor_rightw2]))#print (sess.run(w2feed_dict={x: [[0.70.9]]}))

要注意的是:for循环中传入的是index_tensor而不是index。也就是定义的所有操作都是符号上的操作。这是写tensorflow计算图要遵循的一个重要原则。

上述第二个代码的for循环会在index=1的时候报错。这是因为index=0的时候,w2还是一个固定shape的Tensor矩阵。但是当执行完一次如下代码以后

new_tensor_leftnew_tensor_rightw2=modify_one_column(w2columnTensorindex_tensor)

w2的shape会变成(2?),这是因为第一次调用modify_one_column中执行的时候,传入的index_tensor是一个Tensor,就会导致函数体内的new_tensor_left和new_tensor_right等的列数都变成了Tensor,即?,也就导致最后返回的new_tensor的列数也是Tensor,即?。

因此,第二次调用modify_one_column执行的时候,计算numcolunms=tensor.shape[1].value时得到的numcolunms是None。因此程序会报出:

ipdb> ValueError: None values not supported.

三、总结

第一,被修改的tensor矩阵用tf.variable保存,并且指定trainable=false,并且是根据tf.place_holder的数据流构建。这样的话,我们执行

init_op = tf.global_variables_initializer() #print(sess.run(x feed_dict={x: [[0.70.9]]}))sess.run(init_opfeed_dict={x: [[0.70.9][80.090.0]]})

以后就可以将被修改的tensor矩阵与输入之间建立直接的关联。

不用tf.constant的原因是,tf.constant不能根据tf.place_hodler的数据流构建。tf.constant的函数说明如下,可以看到,其不能基于Tensor构建Tensor。

而tf.variable可以基于Tensor构建tensor。也就是接受tensor数据输入,然后variable节点输出tensor数据。

第二,如果反复对一个矩阵的列进行修改,正如上述代码第二个for循环,通过反复运算,能够将矩阵的每一列都变成[11]。这个时候,要记住,一定要在第一次将被修改矩阵的行数和列数保存下来,而不是每一次在循环体内进行计算。

因为循环体内对矩阵某一列进行修改,实际上是一个只读的操作,也就是取出被修改列前,被修改列后,然后要修改成的列,拼接而成。这样的话,截取这个矩阵的时候,就会导致列数变成了?,也就是不能确定具体多少列。

如此以来,下一次循环体内如果还想计算列数,就比较困难。

为什么会导致这样。这是因为我传入的index就是一个Tensor。也就是矩阵哪一列被修改,我传入的是Tensor。这就导致了tf.slice切片以后的输出矩阵的列数仍然是一个tensor。

为什么我要传入Tensor,而不是一个具体的值。这是因为我有一个任务需求,是根据实际传入的place_holder的input数据的值,去索引tensor矩阵。但是在构建计算图的时候,这个数据是不知道的,是个tensor。所以,我定义的操作都是在符号上进行的。

上述for循环代码修改如下:

def modify_one_column(tensorcolumnTensorindexnumlinesnumcolunms):#index也是tensor#tensor为二维矩阵#columnTensor的维度就是tensor中的一列 new_tensor_left=tf.slice(tensor [0 0] [numlines index]) new_tensor_right=tf.slice(tensor [0 index+1] [numlines numcolunms-(index+1)]) new_tensor=tf.concat([new_tensor_leftcolumnTensornew_tensor_right]1) return new_tensor_leftnew_tensor_rightnew_tensorsess = tf.Session()init_op = tf.global_variables_initializer() #print(sess.run(x feed_dict={x: [[0.70.9]]}))sess.run(init_opfeed_dict={x: [[0.70.9][80.090.0]]})print (sess.run((w1w2)))print (w2)numlines=w2.shape[0].valuenumcolunms=w2.shape[1].valuefor index in range(5): index_tensor=tf.constant(indextf.int32) new_tensor_leftnew_tensor_rightw2=modify_one_column(w2columnTensorindex_tensornumlinesnumcolunms) print (sess.run([new_tensor_leftcolumnTensornew_tensor_rightw2]))

最后一次for循环结束时的输出如下:

可以看到,每一列都依次被修改了。

我们还可以将numlines等具体值也变为tensor,如下:

numlines_tensor=tf.constant(numlinestf.int32)numcolunms_tensor=tf.constant(numcolunmstf.int32)

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