tf.compat.v1.where

Возвращает элементы, либо из x, либо из y, в зависимости от condition.

tf.compat.v1.where(
    condition, x=None, y=None, name=None
)

Если и x, и y равны None, то эта операция возвращает координаты истинных элементов condition. Координаты возвращаются в 2-мерном тензоре, где первая размерность (строки) представляет количество истинных элементов, а вторая размерность (столбцы) — координаты истинных элементов. Имейте в виду, что форма тензора результата может меняться в зависимости от того, сколько истинных значений имеется во входных данных. Индексы выводятся в порядке следования строк.

Если оба не None, x и y должны иметь одинаковую форму. Тензор condition должен быть скаляром, если x и y являются скалярами. Если x и y являются тензорами более высокой размерности, то condition должен быть либо вектором с размером, соответствующим первой размерности x, либо иметь ту же форму, что и x.

Тензор condition действует как маска, которая, в зависимости от значения в каждом элементе, выбирает, должен ли соответствующий элемент/строка в выводе браться из x (если истина) или из y (если ложь).

Если condition — вектор, а x и y — матрицы более высокой размерности, то он выбирает, какую строку (внешнюю размерность) скопировать из x и y. Если condition имеет такую же форму, как x и y, то он выбирает, какой элемент скопировать из x и y.

Args
`condition`	A `Tensor` типа `bool`
`x`	A Tensor, который может иметь такую же форму, как `condition`. Если `condition` имеет ранг 1, `x` может иметь более высокий ранг, но его первая размерность должна соответствовать размеру `condition`.
`y`	A `tensor` с такой же формой и типом, как `x`.
`name`	Имя операции (необязательно)

Returns
A `Tensor` с тем же типом и формой, что и `x`, `y` если они не None. В противном случае, a `Tensor` с формой `(num_true, rank(condition))`.

Raises
`ValueError`	Когда ровно один из `x` или `y` не равен None.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.3/api_docs/python/tf/compat/v1/where