今天小编就为大家分享一篇将tensorflow.Variable中的某些元素取出组成一个新的矩阵示例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
在神经网络计算过程中，经常会遇到需要将矩阵中的某些元素取出并且单独进行计算的步骤（例如MLE，Attention等操作）。那么在 tensorflow 的 Variable 类型中如何做到这一点呢？
首先假设 Variable 是一个一维数组 A：
import numpy as np import tensorflow as tf a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) A = tf.Variable(a)
我们把我们想取出的元素的索引存到 B 中，如果我们只想取出数组 A 中的某一个元素，则 B 的设定为：
b = np.array([3]) B = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[1])
由于我们的索引坐标只有一维，所以 shape=1。
取出元素然后组合成tensor C 的操作如下：
C = tf.gather_nd(A,<strong style="color:transparent">来源gaodaima#com搞(代@码网</strong> B)
运行：
init = tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess: init.run() feed_dict = {B: b} result = sess.run([C], feed_dict=feed_dict) print result
得到：
[4]
如果我们想取出一维数组中的多个元素，则需要把每一个想取出的元素索引都单独放一行：
b = np.array([[3], [2], [5], [0]]) B = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[4, 1])
此时由于我们想要从一维数组中索引 4 个数，所以 shape=[4, 1]
再次运行得到：
[4 3 6 1]
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////华丽丽的分割线
假设 Variable 是一个二维矩阵 A：
a = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]) A = tf.Variable(a)
首先我们先取出 A 中的一个元素，需要给定该元素的行列坐标，存到 B 中：
b = np.array([2，3]) B = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[2])
注意由于我们输入的索引坐标变成了二维，所以shape也变为2。
取出元素然后组合成tensor C：
C = tf.gather_nd(A, B)
运行：
init = tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess: init.run() feed_dict = {B: b} result = sess.run([C], feed_dict=feed_dict) print result
得到：
[12]
同样的，如果我们想取出二维矩阵中的多个元素，则需要把每一个想取出的元素的索引都单独放一行：
b = np.array([[2, 3], [1, 0], [2, 2], [0, 1]]) B = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[4, 2])
此时由于我们想要从二维矩阵中索引出 4 个数，所以 shape=[4, 2]
再次运行得到：
[12 5 11 2]
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////华丽丽的分割线
推广到 n 维矩阵中：
假设 A 是 Variable 类型的 n 维矩阵，我们想取出矩阵中的 m 个元素，那么首先每个元素的索引坐标要表示成列表的形式：
index = [x1, x2, x3, ..., xn]
其中 xj 代表该元素在 n 维矩阵中第 j 维的位置。
其次每个坐标要单独占索引矩阵的一行：
index_matrix = [[x11, x12, x13, ..., x1n], [x21, x22, x23, ..., x2n], [x31, x32, x33, ..., x3n], ......................................., [xm1, xm2, xm3, ..., xmn]]
最后用 tf.gather_nd() 函数替换即可：
result = tf.gather_nd(A, index_matrix)
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////华丽丽的分割线
[注] 问题出自：https://stackoverflow.com/questions/44793286/slicing-tensorflow-tensor-with-tensor
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