简短概述:如何将张量的一部分按2缩放(tf列表中存在行索引)
详细说明:
indices_of_scaling_ids
: 存储行ID列表
Tensor("Squeeze:0", dtype=int64, device=/device:GPU:0)
[1, 4, 5, 6, 12]
emb_inputs = tf.nn.embedding_lookup(embedding, self.all_rows)
#形状为(batch_size=4, all_row_len, emb_size=128)的张量
因此,对于每个self.all_rows
,都会计算emb_inputs
。
问题/挑战:我需要将在indices_of_scaling_ids
中提到的每个row_id的emb_inputs
缩放2.0。我尝试过各种切片方法,但似乎找不到好的解决方案。有人可以建议一下吗?谢谢
N.B. TensorFlow初学者
tf.where
中的第一维提供一个数组。我已经在代码中添加了平铺操作,请查看是否适用于您。 - jdehesa