使用向量查找的Tensorflow变换张量

Question

给定一个具有唯一键和值的固定字典(所有数字都是非负整数)：

d = {(1,3): 6, (5,4): 9}

在tensorflow中转换的有效方法是什么：

tf.constant([[1,3], [5,4], [1,3]]) -> tf.constant([6, 9, 6])

反之亦然：

tf.constant([6, 9, 6]) -> tf.constant([[1,3], [5,4], [1,3]])

Answer 1

正如@OphirYoktan提到的，有一个查找运算符。我推荐使用tf.embedding_lookup，但由于您的目标也是映射vector - id，因此您可以执行以下操作。

使用tf.map_fn

d_inverse = {v:k for k,v in d.items()}
d_mapped = tf.map_fn(lambda x: d[x], d.values())
d_mapped_inverse = tf.map_fn(lambda x: d_inverse[x], d_inverse.items()}

您只需将dicts d和d_inverse中的值设置为tf.constants

话虽如此，这些映射应该与关于您的图的计算原因有关，否则我建议您在图之外执行它们。

Answer 2

tensorflow中有一个可查找的模块-文档位于：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/lookup