3Dテンソルの最後の次元のインデックスを使用して4Dテンソルの最後の次元をインデックスする

Question

3Dテンソルの最後の次元のインデックスを使用して4Dテンソルの最後の次元をインデックスする必要があります。

R = array([[[ 0.33678107, 0.05052149], 
    [ 0.73191095, 0.9863605 ]], 

    [[ 0.62897664, 0.78402321], 
    [ 0.99032742, 0.05827109]]]) 

どのようにすることができます：以下のテンソルを取得

Y = array([[[5, 3], 
    [9, 0]], 

    [[6, 5], 
    [5, 7]]]) 

：

X = array([[[[ 0.14127222, 0.37404611, 0.09612721, 0.19907043, 0.84104371, 
     0.33678107, 0.03965124, 0.16844736, 0.61240914, 0.02107638], 
    [ 0.46010377, 0.4302605 , 0.95917015, 0.05052149, 0.96033522, 
     0.6383985 , 0.24895258, 0.78746404, 0.42848993, 0.16791814]], 

    [[ 0.04889435, 0.82308922, 0.96655923, 0.48346 , 0.95437383, 
     0.87187596, 0.68328151, 0.70910435, 0.14809697, 0.73191095], 
    [ 0.9863605 , 0.93424879, 0.8210592 , 0.60322001, 0.09030777, 
     0.43904245, 0.90761251, 0.97734195, 0.83937746, 0.4611313 ]]], 


    [[[ 0.63942727, 0.39519546, 0.96378125, 0.67925937, 0.43680618, 
     0.51125503, 0.62897664, 0.38485839, 0.62766846, 0.20661218], 
    [ 0.34816242, 0.0278764 , 0.90386847, 0.82995975, 0.37891653, 
     0.78402321, 0.15557263, 0.23951166, 0.69553685, 0.65161346]], 

    [[ 0.82596645, 0.81959286, 0.39348156, 0.23748691, 0.4410078 , 
     0.99032742, 0.56643199, 0.00693051, 0.96698697, 0.19360464], 
    [ 0.06039541, 0.97289256, 0.81413577, 0.15651002, 0.52284394, 
     0.76748494, 0.47697888, 0.05827109, 0.54494079, 0.95826538]]]]) 

は、私は、次のインデックスのテンソルを使用して、それから値を抽出する：たとえば、以下のテンソルを与えられました私はTensorFlowでそれをしますか？私はreduce_sumとtf.one_hotの組み合わせでそれを解決しましたが、1つのホットベクトルの巨大テンソルを表現する必要があるメモリ集約型操作です。

ありがとうございます。

Answer 1

あなたがリスト/配列ではなく、スライスを持つXの最初の次元にインデックスを付けるすなわち、あなたのnumpyのアレイのfancy indexingを必要とする：マジックナンバーにそれは少しにくいようにするには

>>> import numpy as np 
>>> i,j,k = np.ogrid[:2,:2,:2] 
>>> X[i,j,k,Y] 
array([[[ 0.33678107, 0.05052149], 
     [ 0.73191095, 0.9863605 ]], 

     [[ 0.62897664, 0.78402321], 
     [ 0.99032742, 0.05827109]]]) 

、およびを利用しますタプルアンパック：

>>> ijk = np.ogrid[[slice(None,k) for k in Y.shape]] 
>>> X[(*ijk),Y] 
array([[[ 0.33678107, 0.05052149], 
     [ 0.73191095, 0.9863605 ]], 

     [[ 0.62897664, 0.78402321], 
     [ 0.99032742, 0.05827109]]]) 

索引付けXに配列を通過させることにより、numpyのは、このようなの[n1,n2,n3,n4]要素、4つの(2,2,2,2)字形アレイを解釈しますそれぞれが一緒に使用されてXから対応する要素を取得し、結果はこれらのインデックス配列の形状を保持します。