テンソルフローの行列要素を操作する

Question

テンソルフローではどうすればよいですか？それだけで 変数に定数上で動作していないので、

mat = [4,2,6,2,3] # 
mat[2] = 0 # simple zero the 3rd element 

は、私が[]ブラケットを使用することはできません。スライス関数は、テンソルを返し、テンソルに代入することができないため、使用できません。あなたが述べたように、変数を変更することができますが、 -

import tensorflow as tf 
sess = tf.Session() 
var1 = tf.Variable(initial_value=[2, 5, -4, 0]) 
assignZerosOP = (var1[2] = 0) # < ------ This is what I want to do 

sess.run(tf.initialize_all_variables()) 

print sess.run(var1) 
sess.run(assignZerosOP) 
print sess.run(var1) 

が

[2, 5, -4, 0] 
[2, 5, 0, 0]) 

Answer 1

を出力しますあなたはテンソルを変更することはできません。

あなたが望むものを達成するために使用できる3つのパターンがあります。

（a）は、直接変更したい変数の一部に突くtf.scatter_updateを使用しては。

import tensorflow as tf 

a = tf.Variable(initial_value=[2, 5, -4, 0]) 
b = tf.scatter_update(a, [1], [9]) 
init = tf.initialize_all_variables() 

with tf.Session() as s: 
    s.run(init) 
    print s.run(a) 
    print s.run(b) 
    print s.run(a) 

[2 5 -4 0]

[2~9 -4 0]

[2~9 -4 0]

（B）は、2つのtf.slice()を作成あなたが変更したいアイテムを除いて、テンソルの0を返します。そしてtf.concat(0, [a, 0, b])を一緒に戻します。

（c）はb = tf.zeros_like(a)を作成し、あなたが望むaからどの項目を選択するtf.select()を使用して、どのあなたが欲しいbからゼロ。

（b）と（c）は、変数だけでなく、通常のテンソルで動作するため、これを含めました。