在Tensorflow (批处理版本)中检查张量列表中存在的值的好方法是什么？

Question

Values Tensor: [[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10], [11,12,13,14,15]]
Query Tensor: [[1,2,8], [0,0,6], [11,12,13]]
Reult tensor: [[True, True, False],[False, False, True],[True, True, True]]

如果有值张量和查询张量，则要逐一检查值张量中是否存在查询张量，然后返回结果张量。我能问一下，我们是否有基于向量的方法来做到这一点(而不是使用tf.while_loop)？

更新的：我认为如下所示，tf.sets.set_intersection可能有用。

import tensorflow as tf
a = tf.constant([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10], [11,12,13,14,15]])
b = tf.constant([[1,2,8], [0,0,6], [11,12,13]])
res = tf.sets.set_intersection(a, b)
res2 = tf.sparse_tensor_to_dense(
    res, default_value=-1)

with tf.Session() as sess:
  print(sess.run(res2))
[[ 1  2 -1]
 [ 6 -1 -1]
 [11 12 13]]

Answer 1

您可以通过用b的每个其他元素减去a的每个元素，然后找到零的索引来实现：

find_match =tf.reduce_prod(tf.transpose(a)[...,None]- tf.abs(b[None,...]), 0)

find_idx = tf.equal(find_match,tf.zeros_like(find_match))

with tf.Session() as sess:
  print(sess.run(find_idx))

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