tf.compat.v1.boolean_mask

Применение булевого маскирования к тензору.

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

Аналог в NumPy — tensor[mask].

В общем случае, 0 < dim(mask) = K <= dim(tensor) и mask должны соответствовать первым K измерениям формы tensor. Тогда у нас есть: boolean_mask(tensor, mask)[i, j1,...,jd] = tensor[i1,...,iK,j1,...,jd], где (i1,...,iK) — i-й элемент True из mask (строчный порядок). axis можно использовать с mask, чтобы указать ось для маскирования. В этом случае, axis + dim(mask) <= dim(tensor) и mask должны соответствовать первым axis + dim(mask) измерениям формы tensor.

См. также: tf.ragged.boolean_mask, который может применяться к плотным и разряженным тензорам, и может быть использован, если вам нужно сохранить маскируемые измерения tensor (вместо того, чтобы сгладить их, 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]]