python - Tensorflow，其中(索引)“和”为条件

我有以下张量：

# (class, index)
obj_class_indexes = tf.constant([(0, 0), (0, 1), (0, 2), (1, 3)])

对于每个值，我正在寻找具有相同类的对象。
目前，我正在尝试以下操作：

same_classes = tf.logical_and(tf.equal(obj_classes_indexes[:, 0], obj_classes_indexes[0][0]), \
                                        obj_classes_indexes[:, 1]  > obj_classes_indexes[0][1])
found_indexes = tf.where(same_classes)

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(same_classes))
    print(sess.run(indexes))

预期的输出将是：

[False  True  True False]
[1, 2]

但这给了我：

[False  True  True False]
[[1], [2]]

我认为logical_and输出实际上不是tf.where函数的正确输入。还是我错过了什么？

谢谢！

最佳答案

输出没有任何错误。 tf.where（）预计将输出一个二维张量，如here所示：
“坐标以二维张量返回，其中第一维（行）代表真实元素的数量，第二维（列）代表真实元素的坐标”

如前所述，如果您希望输出为一维张量，则可以在情况下添加一个重塑操作，如下所示：

found_indexes = tf.where(same_classes)
found_indexes = tf.reshape(found_indexes, [-1])

希望这可以帮助！

关于python - Tensorflow，其中(索引)“和”为条件，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/53393430/