如何检查一个张量是否存在于另一个张量中？

Question

如何检查一个张量是否存在于另一个张量中？

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我想要做的是检查张量 t1 = [[[1. , 2. , 3.4]]] 是否存在于另一个张量 t2 = [[[1. , 5. , 3.4], [1. , 2. , 3.4]]] 中。我尝试使用 tf.equal()，但它返回了以下结果。

tf.equal(t2, t1) # Output : [[[True False True] [True True True]]]

我需要的是一个布尔值（True或False），用于判断t1是否存在于t2中。类似于：

if your_method(t2, t1):
  print("Yes, t1 is contained in t2.")

有没有一种完全符合Python规范的方法来做到这一点？
此外，我已经检查过了，tf.listdiff()不再受支持。

编辑：

好的，我找到了一个tf.math.reduce_all()方法，可以应用于上面的输出张量

[[[True False True] [True True True]]]

将其缩减为类似张量的形式

[[[True False True]]]

但我仍然不知道如何从中获得正确答案（应为单个布尔值True）。此外，如果我将tf.math.reduce_any()应用于

[[[True False True] [True True True]]]

它可以被缩减为

[[[True True True]]]

（再次给我一个张量而不是单个布尔值），然后如果我假设答案将为True，因为结果张量的所有元素都为True，则这是不正确的，因为tf.math.reduce_all()对于tf.equal()的输出也会给出类似的结果，即

[[[True False True] [False True False]]]

也就是说，例如 t1 = [[[1., 2., 3.4]]] 和 t2 = [[[1., 5., 3.4], [6., 2., 7.8]]]。
希望这能帮到你。

- Anubhav Pandey

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这里 in 运算符有用吗？ - Mad Physicist

在numpy中，您可以使用equal的结果：np.any(np.all(np.equal(t2, t1), axis=1))。我期望tf有一组类似的操作。 - Mad Physicist

@MadPhysicist 不是的，in 操作符返回了 false。 - Anubhav Pandey

我认为你不需要将任何东西转换成numpy。我对tf不是非常熟悉，但我猜它会有任何和所有的方法。 - Mad Physicist

@MadPhysicist，我刚刚检查了一下，TensorFlow没有 tf.any() 或 tf.all() 方法，但是它有一个 tf.reduce_any() 方法，可以在包含布尔值的张量维度上执行“逻辑或”操作。 - Anubhav Pandey

这正是你要找的。此外，我希望这些方法是张量类的一部分，而不一定是tf模块本身。 - Mad Physicist

1个回答

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原文链接

- Mitiku · Accepted Answer

你有两个选择。

使用numpy

首先评估张量以获取各自张量的numpy数组，然后使用in运算符。

t1_array = t1.eval()
t2_array = t2.eval()
t1_array in t2_array # this will be true if t2 contians t1.

2. 使用tensorflow的 equal, reduce_any 和 reduce_all 方法。

# check equality of array in t1 for each array in t2 element by element. This is possible because the equal function supports broadcasting. 
equal =  tf.math.equal(t1, t2)
# checking if all elements from  t1 match for all elements of some array in t2
equal_all = tf.reduce_all(equal, axis=2)
contains = tf.reduce_any(equal_all)

编辑

如果启用了急切执行

contains = t1.numpy() in t2.numpy() # this will be true if t2 contians t1.