tensorflow - 如何通过 Tensorflow 实现张量中的元素比较？

Question

在我的自定义损失函数中，我想实现这个特定的计算：

输入：

tensor A: placeholder([None, 1])
tensor B: placeholder([None, 1])

和A、B的形状一样。

输出：

tensor res: placeholder([None, 1]).

例如：

tensor   A: [0, 0, 1, 2, 2, 2, 3,...]
tensor   B: [4, 9, 2, 3, 5, 9, 4,...]
tensor res: [4, 4, 2, 3, 3, 3, 4,...]

首先res[0] = B[0]，如果A[i] == A[i-1]，那么res[i] = res[i-1]；否则，res[i] = B[i]。所以我们得到res=[4, 4, 2, 3, 3, 3, 4,...]。

我真的很困扰这个问题，我不希望在tensorflow中。希望回答，谢谢。

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我认为在 tensorflow 中没有直接的方法来处理这个问题。但是，您可以创建自己的操作或在 tensorflow 中以粗略的方式实现它

condition- 创建一个数组，索引处为 1，通过条件，其余为 0。（可以很容易地并行化并在 tensorflow 中使用tf.while_loop）
prefixedSum- 使用前缀总和来condition创建这个数组。（没有直接实现，但这会有所帮助）
reducedB- 使用从数组condition中选择索引来创建一个选定元素的prefixedSum数组。（可以使用实现tf.while_loop）
ans- 使用索引创建最终数组，prefixedSum并在reducedB. （再次可以使用实现tf.while_loop）

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