Python - метод tensorflow.boolean_mask ()
TensorFlow - это библиотека Python с открытым исходным кодом, разработанная Google для разработки моделей машинного обучения и нейронных сетей глубокого обучения. boolean_mask () - это метод, используемый для применения логической маски к тензору.
Syntax: tensorflow.boolean_mask(tensor, mask, axis, name)
Parameters:
- tensor: It’s a N-dimensional input tensor.
- mask: It’s a boolean tensor with k-dimensions where k<=N and k is know statically.
- axis: It’s a 0-dimensional tensor which represets the axis from which mask should be applied. Default value for axis is zero and k+axis<=N.
- name: It’s an optional parameter that defines the name for the operation.
Return: It returns (N-K+1)-dimensional tensor which have the values that are populated against the True values in mask.
Пример 1: В этом примере ввод 1-D.
Python3
# importing the libraryimport tensorflow as tf # initializing the inputstensor = [1,2,3]mask = [False, True, True] # printing the input print("Tensor: ",tensor)print("Mask: ",mask) # applying the mask result = tf.boolean_mask(tensor, mask) # printing the resultprint("Result: ",result) |
Выход:
Тензор: [1, 2, 3] Маска: [Ложь, Верно, Верно] Результат: tf.Tensor ([2 3], shape = (2,), dtype = int32)
Example 2: In this example 2-D input is taken.
Python3
# importing the libraryimport tensorflow as tf # initializing the inputstensor = [[1, 2], [10, 14], [9, 7]]mask = [False, True, True] # printing the input print("Tensor: ",tensor)print("Mask: ",mask) # applying the mask result = tf.boolean_mask(tensor, mask) # printing the resultprint("Result: ",result) |
Выход:
Тензор: [[1, 2], [10, 14], [9, 7]] Маска: [Ложь, Верно, Верно] Результат: tf.Tensor ( [[10 14] [9 7]], shape = (2, 2), dtype = int32)
Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.
Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.