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python - Tensorflow 2：根据 2D 张量对 3D 张量进行排序

问题描述

我有一个带有批次、序列、特征维度（N、s、e）的 3D 张量。它是一系列概率分布。然后我想根据最高预测对应的整数对它们进行排序。所以说

x_probabs = 3D tensor (ex: [[[0.5, 0.1, 0.4], [0.3, 0.3, 0.4], [0.1,
0.8, 0.1]]]; # shape N s e

x = tf.argmax(x_probabs, axis=-1) = [[0, 2, 1]]; # shape N s

或者另一个例子是

x_probabs=[[[0.6, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1], [0.1,0.1,0.1,0.1,0.6], [0.1,0.1,0.1,0.6,0.1]]];

x = [[0, 4, 3]];

如果我想订购 xi can do ordered_x = tf.sort(x, axis=-1)，然后得到我能做的订购indices_sorted_x = tf.argsort(x, axis=-1)。我希望将相同的顺序应用于 x_probabs 并且我很困惑如何做到这一点，我已经尝试过sorted_x_probabs = tf.gather(x_probabs, indices_sorted_x)但它不起作用，因为索引是针对 2D 张量而不是 3D 张量的。我被困在这里。

以下是第一个示例的样子

sorted_x = [[0,1,2]];
sorted_x_probabs = [[[0.5, 0.1, 0.4],[0.1,
    0.8, 0.1],[0.3, 0.3, 0.4]]];

这将是第二个例子

sorted_x = [[0,3,4]];
sorted_x_probabs = [[[0.6, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1],[0.1,0.1,0.1,0.6,0.1],[0.1,0.1,0.1,0.1,0.6]]];

非常感谢您提前。

标签： pythonsortingtensorflow

解决方案

您可以添加batch_dims参数以从较低维度开始收集：

x = tf.gather(x_probabs, x, batch_dims=1)

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