如何在 TensorFlow 中将张量映射到它的索引

Question

假设我有一个形状(大小，大小(的二维张量，我想得到 2 个包含原始张量行索引和列索引的新张量。 所以如果大小是 2，我想得到 [[0

， 0]， [1， 1]] 和 [[0， 1]， [0， 1]]棘手的是，size 是另一个张量，其值只有在 tensorflow 会话中运行图时才能知道。 如何在张量流中做到这一点？

Answer 1

似乎你正在寻找tf.meshgrid。

下面是一个示例：

shape = tf.shape(matrix)
R, C = tf.meshgrid(tf.range(shape[0]), tf.range(shape[1]), indexing='ij')

matrix是 2D 张量，R和C分别包含行索引和列索引。请注意，如果您的矩阵是正方形(只有一个tf.range(，则可以稍微简化一下。