计算布尔张量中“真”值的数量

Question

I understand that tf.where will return the locations of True values, so that I could use the result’s shape[0] to get the number of True 秒。

但是，当我尝试使用它时，维度是未知的（这是有道理的，因为它需要在运行时计算）。所以我的问题是，如何访问维度并将其用于求和之类的操作？

例如：

 myOtherTensor = tf.constant([[True, True], [False, True]])
myTensor = tf.where(myOtherTensor)
myTensor.get_shape() #=> [None, 2]
sum = 0
sum += myTensor.get_shape().as_list()[0] # Well defined at runtime but considered None until then.

原文由 Aidan Gomez 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

您可以将值转换为浮点数并计算它们的总和： tf.reduce_sum(tf.cast(myOtherTensor, tf.float32))

根据您的实际用例，如果您指定调用的缩减维度，您还可以计算每行/列的总和。

原文由 Rafał Józefowicz 发布，翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议

Answer 2

我认为这是最简单的方法：

 In [38]: myOtherTensor = tf.constant([[True, True], [False, True]])

In [39]: if_true = tf.count_nonzero(myOtherTensor)

In [40]: sess.run(if_true)
Out[40]: 3

原文由 Lerner Zhang 发布，翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议