テンソルでテンソルの要素的な関数をカスタマイズする方法は？

Question

言ってやるが、私はテンソルを持って、それは正と負の値が含まれる場合があります。

[ 1, -1, 2, -2 ] 

を今、私はログを適用したい（x）が正の値、負の値の定数-10用：

[ log(1), -10, log(2), -10 ] 

つまり、numpy.vectorizeのような機能が必要です。これはテンソルフローで可能ですか？

可能な方法の1つは、学習できない変数を使用することですが、正しく伝播できるかどうかはわかりません。

Answer 1

tf.map_fn()を使用すると、ベクトルの要素（または高次元のテンソルのスライス）にわたって任意のTensorFlowサブコンピューティングをマップできます。たとえば：

a = tf.constant([1.0, -1.0, 2.0, -2.0]) 

def f(elem): 
    return tf.where(elem > 0, tf.log(elem), -10.0) 

    # Alternatively, if the computation is more expensive than `tf.log()`, use 
    # `tf.cond()` to ensure that only one branch is executed: 
    # return tf.where(elem > 0, lambda: tf.log(elem), lambda: -10.0) 

result = tf.map_fn(f, a) 

Answer 2

私はそれを見つけ、tf.whereは、ジョブのまさにこのような行いますhttps://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/where