Tensorflow tf.dynamic_partition矩阵拆分示例(Python3)

在TensorFlow中，tf.dynamic_partition函数可以用于将一个矩阵按照指定的条件进行拆分。本攻略将介绍tf.dynamic_partition的用法，并提供两个示例。

示例1：将矩阵按照奇偶性拆分

以下是示例步骤：

1. 导入必要的库。

python
import tensorflow as tf
import numpy as np

1. 准备数据。

python
x = tf.constant(np.arange(1, 11, dtype=np.int32))

1. 定义条件。

python
condition = tf.equal(tf.mod(x, 2), 0)

1. 使用tf.dynamic_partition函数进行拆分。

python
y = tf.dynamic_partition(x, tf.cast(condition, tf.int32), 2)

1. 打印结果。

python
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(y))

在这个示例中，我们将一个长度为10的矩阵按照奇偶性进行拆分。

示例2：将矩阵按照值的大小拆分

以下是示例步骤：

1. 导入必要的库。

python
import tensorflow as tf
import numpy as np

1. 准备数据。

python
x = tf.constant(np.array([5, 1, 3, 2, 4], dtype=np.int32))

1. 定义条件。

python
condition = tf.greater(x, 2)

1. 使用tf.dynamic_partition函数进行拆分。

python
y = tf.dynamic_partition(x, tf.cast(condition, tf.int32), 2)

1. 打印结果。

python
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(y))

在这个示例中，我们将一个长度为5的矩阵按照值的大小进行拆分。