tf.raw_ops.Where

Возвращает координаты ненулевых/истинных значений в тензоре.

tf.raw_ops.Where(
    condition, name=None
)

Данная операция возвращает координаты истинных элементов в condition. Координаты возвращаются в тензоре 2-й размерности, где первая размерность (строки) представляет количество истинных элементов, а вторая размерность (столбцы) — координаты истинных элементов. Имейте в виду, что форма выходного тензора может меняться в зависимости от того, сколько истинных значений содержится в condition. Индексы выводятся в порядке следования строк.

Например:

# 'input' tensor is [[True, False]
#                    [True, False]]
# 'input' has two true values, so output has two coordinates.
# 'input' has rank of 2, so coordinates have two indices.
where(input) ==> [[0, 0],
                  [1, 0]]

# `condition` tensor is [[[True, False]
#                     [True, False]]
#                    [[False, True]
#                     [False, True]]
#                    [[False, False]
#                     [False, True]]]
# 'input' has 5 true values, so output has 5 coordinates.
# 'input' has rank of 3, so coordinates have three indices.
where(input) ==> [[0, 0, 0],
                  [0, 1, 0],
                  [1, 0, 1],
                  [1, 1, 1],
                  [2, 1, 1]]

# `condition` tensor is [[[1.5,  0.0]
#                     [-0.5, 0.0]]
#                    [[0.0,  0.25]
#                     [0.0,  0.75]]
#                    [[0.0,  0.0]
#                     [0.0,  0.01]]]
# 'input' has 5 nonzero values, so output has 5 coordinates.
# 'input' has rank of 3, so coordinates have three indices.
where(input) ==> [[0, 0, 0],
                  [0, 1, 0],
                  [1, 0, 1],
                  [1, 1, 1],
                  [2, 1, 1]]

# `condition` tensor is [[[1.5 + 0.0j, 0.0  + 0.0j]
#                     [0.0 + 0.5j, 0.0  + 0.0j]]
#                    [[0.0 + 0.0j, 0.25 + 1.5j]
#                     [0.0 + 0.0j, 0.75 + 0.0j]]
#                    [[0.0 + 0.0j, 0.0  + 0.0j]
#                     [0.0 + 0.0j, 0.01 + 0.0j]]]
# 'input' has 5 nonzero magnitude values, so output has 5 coordinates.
# 'input' has rank of 3, so coordinates have three indices.
where(input) ==> [[0, 0, 0],
                  [0, 1, 0],
                  [1, 0, 1],
                  [1, 1, 1],
                  [2, 1, 1]]