Для numpy у нас есть
threshold = 3
a = np.array([1,2,3,4,5,6])
a[a>=3] = 199
# a is [1, 2, 199, 199, 199, 199]
Как написать аналогичный код в tensorflow 2
b = tf.Variable(a)
Спасибо.






Конечно, вы можете использовать tf.where для условной установки значений:
b = tf.Variable(a)
tf.where(b >= 3, 199, b)
# <tf.Tensor: shape=(6,), dtype=int64, numpy=array([ 1, 2, 199, 199, 199, 199])>
@jason Не могу сказать точно, извините. Возможно, вы могли бы открыть дополнительный вопрос.
Конечно, проблема сейчас в этом посте stackoverflow.com/questions/65449945/…
@jason Удачи с вопросом, я посмотрю, смогу ли я что-нибудь покопать.
Привет @ cs95, спасибо за ответ. Будет ли
tf.where(b>=3, 199, b)подключаться к вычислительному графу и влиять ли на градиентbпри обратном распространении? Спасибо,