tf.where（）はnp.where（）と同じ結果を出力しません。

Question

同じ論理コードを使用してテンソルフローとnumpyを比較しています。

tf.whereを実装すると、np.whereと同じ結果が得られません
以下のコードまたは使用方法の問題は何ですか？

データ：

X_batch = np.concatenate([np.arange(10).reshape(1, -1) for i in range(10)], axis=0) 

tensorflow tf.whereのおもちゃコード：

X = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[10, 10]) 

with tf.Session() as sess: 
    print(sess.run(tf.where(X > 5, tf.zeros([10, 10], dtype=tf.int32), 
          X), feed_dict={X: X_batch})) 

numpyのnp.whereのおもちゃコード：

np.where(X_batch > 5, np.zeros([10,10]), X_batch) 

コードいくつかのタイプミスがありました。修正しました

Answer 1

私はコードを編集しました。 tf.where（）への入力は、np.where（）と同じにする必要があります。したがって、tf.where（）への引数は、np.where（）メソッドの引数として、10 * 10の行列とx_batchをゼロとして与える必要があります。

import tensorflow as tf 
import numpy as np 


X_batch = np.concatenate([np.arange(10).reshape(1, -1) for i in range(10)], axis=0) 

#print(X_batch) 

X = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[10, 10]) 

with tf.Session() as sess: 
    print(sess.run(tf.where(X > 5, tf.fill([10, 10], 0), 
          X), feed_dict={X: X_batch})) 

これが役に立ちます。