tf.compat.v1.boolean_mask

Применяет булеву маску к тензору.

tf.compat.v1.boolean_mask(
    tensor, mask, name='boolean_mask', axis=None
)

Эквивалент в NumPy — tensor[mask].

В общем случае 0 < dim(mask) = K <= dim(tensor), а форма mask должна совпадать с первыми K измерениями формы tensor. Тогда получаем: boolean_mask(tensor, mask)[i, j1,...,jd] = tensor[i1,...,iK,j1,...,jd], где (i1,...,iK) — i-я запись True в mask (в порядке обхода строк). axis можно использовать с mask, чтобы указать ось, начиная с которой применяется маска. В этом случае axis + dim(mask) <= dim(tensor) и форма mask должны совпадать с первыми axis + dim(mask) измерениями формы tensor.

См. также: tf.ragged.boolean_mask, которую можно применять как к плотным, так и к ragged-тензорам, а также использовать, если необходимо сохранить измерения tensor, к которым применяется маска (вместо их сведения в один размер, как это делает tf.boolean_mask).

Примеры:

# 1-D example
tensor = [0, 1, 2, 3]
mask = np.array([True, False, True, False])
tf.boolean_mask(tensor, mask)  # [0, 2]

# 2-D example
tensor = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
mask = np.array([True, False, True])
tf.boolean_mask(tensor, mask)  # [[1, 2], [5, 6]]