Удаление или маскирование I-го подэлемента наклоненного тензора?

Question

Я ищу способ использования Tensorflow для извлечения всех подэлементов, кроме тех, которые соответствуют индексу тензора.

(например., Если смотреть на индексе 1, то только подэлементы 0 и 2 присутствуют)

Очень похожа на this approach использованием Numpy.

Вот пример кода для создания плиточный тензором и булево маску:

import tensorflow as tf 
import numpy as np 

_coordinates = np.array([ 
    [1.0, 7.0, 0.0], 
    [2.0, 7.0, 0.0], 
    [3.0, 7.0, 0.0], 
]) 

verts_coord = _coordinates 
n = verts_coord.shape[0] 

mat_loc = tf.Variable(verts_coord) 

tile = tf.tile(mat_loc, [n, 1]) 
tile = tf.reshape(tile, [n, n, n]) 

mask = tf.constant(~np.eye(n, dtype=bool)) 

result = tf.somefunc(tile, mask) #somehow extract only the elements where mask == true 

with tf.Session() as sess: 
    sess.run(tf.initialize_all_variables()) 
    print(sess.run(tile)) 
    print(sess.run(mask)) 

Пример вывода тензоры:

>>> print(tile) 
[[[ 1. 7. 0.] 
    [ 2. 7. 0.] 
    [ 3. 7. 0.]] 

[[ 1. 7. 0.] 
    [ 2. 7. 0.] 
    [ 3. 7. 0.]] 

[[ 1. 7. 0.] 
    [ 2. 7. 0.] 
    [ 3. 7. 0.]]] 

>>> print(mask) 
[[False True True] 
[ True False True] 
[ True True False]] 

Желаемый результат:

>>> print(result) 
[[[ 2. 7. 0.] 
    [ 3. 7. 0.]] 

[[ 1. 7. 0.] 
    [ 3. 7. 0.]] 

[[ 1. 7. 0.] 
    [ 2. 7. 0.]]] 

Я тоже любопытно если есть более эффективные методы для этого, а не для создания большого тензора, а затем маскирования его?

Спасибо!

Answer 1

Оказывается Tensorflow было именно то, что я искал уже встроены :)

result = tf.boolean_mask(tile, mask) 
result = tf.reshape(result, [n, n-1, -1]) 

>>> print(result) 
[[[ 2. 7. 0.] 
    [ 3. 7. 0.]] 

[[ 1. 7. 0.] 
    [ 3. 7. 0.]] 

[[ 1. 7. 0.] 
    [ 2. 7. 0.]]]