tensorflow v1 で３次元配列の特定のインデックスのところに変数を代入したい。

tf_num_mask_Bという[B,H,W] サイズのテンソルがあります。channnel*1の画像マスクを想定しています。
tf_num_mask_Bの各セルにはすでに固定値として[0, 1, 2, 3, 10, 11, 12, 13, 14]のどれかが入っています。

このなかのnum = [1,2,3,10,11,12,13,14]の値を持つtf_num_mask_Bのインデックスのところに次の変数updatesの対応した値をいれて更新したい（入れ替えたい）です。

updates = tf.Variable(initial_value=tf.ones([batch_size, 8], dtype=tf.uint8))
です。型はほんとはfloat32がいいです。仮設定です。

対応とは
例えば tf_num_mask_B[0,1,1]の値が2だったらupdates[0,1]を代入したいといった感じです。
一般化するとtf_num_mask_B[b,i,j]の値がXだったらupdates[ b, numsでのXの位置 ]を代入したいといった感じです。

それで以下のコードを書きました。for文はあとで書き変えるかもしれないですが、とりえず挙動の確認のためにこのように書いています。

idxの形は取得されるインデックスの数によって変わり、例えばtf_num_mask_Bで1の値を持つセルが多ければ大きくなります。

python
1
2tf_num_mask_B = ファイル読み込みなどのコード # [B,H,W] tf.uint8 0-14の値
3
4def num_to_variable(tf_num_mask_B):
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6    nums = [1,2,3,10,11,12,13,14]
7    updates = tf.Variable(initial_value=100 * tf.ones([batch_size, 8], dtype=tf.uint8)) # 確認しやすいように100倍しています。
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9    # att_mask = tf.Variable(initial_value=tf.zeros_like(tf_num_mask_B.shape, dtype=tf.float32)) ## [b,h,w]
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11    for b in range(batch_size):
12        for i, num in enumerate(nums):
13            idx = tf.where(tf.equal(tf_num_mask_B[b], num)) #[h,w]
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15            tf.map_fn(lambda id: (0 * tf_num_mask_B[b, id[0], id[1]] + updates[b][i]), elems=idx)
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17            # tf.map_fn(lambda id: 0 * tf_num_mask_B[b, id[0], id[1]] + updates[b][i], elems=idx)
18            # print_tensor(tf_num_mask_B[b, idx[0], idx[1]])
19            # tf_num_mask_B[b, idx[0], idx[1]] * tf.zeros([1])   + updates[b, i]
20    return tf.reduce_max(tf_num_mask_B)
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22
23init = tf.global_variables_initializer()
24with tf.Session() as sess:
25    sess.run(init)
26    print(sess.run(num_to_variable(tf_num_mask_B)))

それで　特にエラーは出ていないのですが、確認のためにreturn tf.reduce_max(tf_num_mask_B)としてこの配列の最大値を出してみたら14となっていて想定の100になっていないので、きちんとupdateできていなくてどうやってもできません。どなたかどうやったら目的が叶えられるのかご教授お願いします。

退会済みユーザー

2021/03/28 02:36

> tf_num_mask_Bの各セルにはすでに固定値として[0, 1, 2, 3, 10]のどれかが入っています。「[B,H,W]というshapeのtf_num_mask_Bの中身(各要素)が、[0, 1, 2, 3, 10]のいずれかで初期化（初めから代入）されています。」という理解であっていますか？ > tf_num_mask_B[0,1,1]の値が2だったらupdates[0,1] この時どういった計算過程を経て[0,1]という数値が選ばれたか、 > tf_num_mask_B[2,23,110]の値が10だったらupdates[2,3] この時どういった計算過程を経て[2,3]という数値が選ばれたか、を教えてもらえますか？