Tensorflow2.0笔记 - where,scatter_nd, meshgrid相关操作

本笔记记录tf.where进行元素位置查找,scatter_nd用于指派元素到tensor的特定位置,meshgrid用作绘图的相关操作。

复制代码
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

tf.__version__

#where操作查找元素位置
#输入的tensor是True,False组成的tensor
tensor = tf.random.uniform([3,3], minval=-12, maxval=12, dtype=tf.int32)
print(tensor.numpy())

#获得大于0的值的mask
mask = tensor > 0
print(mask)
#方式1:通过boolean_mask获得大于0的元素的值
print("=====tf.boolean_mask(tensor, mask):\n", tf.boolean_mask(tensor, mask).numpy())
#方式2:先通过where查询到大于0的元素位置,然后用gather_nd收集
indices = tf.where(mask)
print("=====indices for the ones greater than 0:\n", indices.numpy())
print("=====tf.gather_nd(tensor, indices):\n", tf.gather_nd(tensor, indices))

#where带条件选择元素
#where(cond, tensor1, tensor2)
#传入cond,如果cond对应位置为True,会收集tensor1对应位置的元素,否则收集tensor2对应位置的元素
tensor1 = tf.random.uniform([3,3], minval=-12, maxval=12, dtype=tf.int32)
tensor2 = tf.random.uniform([3,3], minval=-12, maxval=12, dtype=tf.int32)
print(tensor1)
print(tensor2)

cond = tensor1 > 0
print("=====Condition:\n", cond)
print("=====where(cond, tensor1, tensor2):\n", tf.where(cond, tensor1, tensor2))


#scatter_nd将元素放到对应位置,其他值为0
#scatter_nd(indices, updates, shape)
#indices指定要更新到的位置
#updates指定更新的值
#shape表示tensor的形状

#1维tensor的例子
indices = tf.constant([[4], [3], [1], [9]])
updates = tf.constant([6, 7, 8, 9])
shape = tf.constant([10])

print("=====tf.scatter_nd(indices, updates, shape):\n", tf.scatter_nd(indices, updates, shape))

#多维tensor的scatrer_nd
# shape为5x4x4
#将值更新到大维度的0和2处,实际对应一个4x4的tensor
indices = tf.constant([[0], [2], [4]])
updates = tf.constant([[
                        [1, 1, 1, 1],
                        [1, 1, 1, 1],
                        [1, 1, 1, 1],
                        [1, 1, 1, 1],
                      ],
                     [
                        [2, 2, 2, 2],
                        [2, 2, 2, 2],
                        [2, 2, 2, 2],
                        [2, 2, 2, 2],
                     ],
                     [
                        [3, 3, 3, 3],
                        [3, 3, 3, 3],
                        [3, 3, 3, 3],
                        [3, 3, 3, 3],
                     ]])
shape = tf.constant([5,4,4])
print("=====tf.scatter_nd(indices, updates, shape):\n", tf.scatter_nd(indices, updates, shape))

#meshgrid绘图
#1. 设置x和y的linspace
y = tf.linspace(-2., 2, 5)
x = tf.linspace(-2., 2, 5)

#获得坐标点tensor
xPoints, yPoints = tf.meshgrid(x, y)
print("X points:\n", xPoints)
print("Y points:\n", yPoints)
#通过tf.stack获得点的xy集合
points = tf.stack([xPoints, yPoints], axis=2)
print("Collection of XY points on plane:\n", points)

#meshgrid实例,z = sin(x) +sin(y)
x = tf.linspace(0., 2 * 3.14, 500)
y = tf.linspace(0., 2 * 3.14, 500)
xPoints, yPoints = tf.meshgrid(x, y)
points = tf.stack([xPoints, yPoints], axis=2)

z = tf.math.sin(points[..., 0]) + tf.math.sin(points[..., 1])
#绘制z的值
plt.figure('z = sin(x) + sin(y)')
plt.imshow(z, origin='lower', interpolation='none')
plt.colorbar()

#绘制等高线
plt.figure('plot contour')
plt.contour(xPoints, yPoints, z)
plt.colorbar()
plt.show()

运行结果:

相关推荐
xiangduanjava3 分钟前
关于安装Ollama大语言模型本地部署工具
人工智能·语言模型·自然语言处理
zzywxc78723 分钟前
AI 正在深度重构软件开发的底层逻辑和全生命周期,从技术演进、流程重构和未来趋势三个维度进行系统性分析
java·大数据·开发语言·人工智能·spring
超龄超能程序猿26 分钟前
(1)机器学习小白入门 YOLOv:从概念到实践
人工智能·机器学习
大熊背35 分钟前
图像处理专业书籍以及网络资源总结
人工智能·算法·microsoft
HuashuiMu花水木38 分钟前
Matplotlib笔记4----------图像处理
图像处理·笔记·matplotlib
3gying40 分钟前
chromedriver
python
江理不变情42 分钟前
图像质量对比感悟
c++·人工智能
DES 仿真实践家2 小时前
【Day 11-N22】Python类(3)——Python的继承性、多继承、方法重写
开发语言·笔记·python
张较瘦_3 小时前
[论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | 需求获取访谈中LLM生成跟进问题研究:来龙去脉与创新突破
论文阅读·人工智能
一 铭4 小时前
AI领域新趋势:从提示(Prompt)工程到上下文(Context)工程
人工智能·语言模型·大模型·llm·prompt