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python - 你如何计算二维张量的每一行的掩码平均值？

问题描述

我有一个像这样的二维张量：

[[1. 0. 0. 2. 1. 0. 1.]
 [0. 0. 0. 1. 0. 0. 0.]
 [2. 0. 2. 1. 1. 3. 0.]]

我想计算每一行中每个非零元素的平均值，所以结果是：

[1.25 1.   1.8 ]

我如何使用 TensorFlow 做到这一点？

标签： pythontensorflowmean

解决方案

计算每行掩码均值的一种方法是使用tf.math.unsorted_segment_mean. 本质上，您可以每行有一个段 id，然后用一个额外的替换屏蔽元素的段 id。

import tensorflow as tf

with tf.Graph().as_default(), tf.Session() as sess:
    x = tf.constant([[1., 0., 0., 2., 1., 0., 1.],
                     [0., 0., 0., 1., 0., 0., 0.],
                     [2., 0., 2., 1., 1., 3., 0.]], tf.float32)
    s = tf.shape(x)
    num_rows = s[0]
    num_cols = s[1]
    # Mask for selected elements
    mask = tf.not_equal(x, 0)
    # Make per-row ids
    row_id = tf.tile(tf.expand_dims(tf.range(num_rows), 1), [1, num_cols])
    # Id is replaced for masked elements
    seg_id = tf.where(mask, row_id, num_rows * tf.ones_like(row_id))
    # Take segmented mean discarding last value (mean of masked elements)
    out = tf.math.unsorted_segment_mean(tf.reshape(x, [-1]), tf.reshape(seg_id, [-1]),
                                        num_rows + 1)[:-1]
    print(sess.run(out))
    # [1.25 1.   1.8 ]

但是，由于在这种情况下，掩码恰好适用于非零元素，因此您也可以只使用tf.math.count_nonzero：

import tensorflow as tf

with tf.Graph().as_default(), tf.Session() as sess:
    x = tf.constant([[1., 0., 0., 2., 1., 0., 1.],
                     [0., 0., 0., 1., 0., 0., 0.],
                     [2., 0., 2., 1., 1., 3., 0.]], tf.float32)
    x_sum = tf.reduce_sum(x, axis=1)
    x_count = tf.cast(tf.count_nonzero(x, axis=1), x.dtype)
    # Using maximum avoids problems when all elements are zero
    out = x_sum / tf.maximum(x_count, 1)
    print(sess.run(out))
    # [1.25 1.   1.8 ]

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