获取Tensorflow中的字典元素

我有一本字典，我需要通过键从字典中获取元素。但是，关键需要设置为tf.placeholder并获取值。例如，我想获取Tensorflow中的字典元素

dict={'a':10,'b':20} 
key=tf.placeholder(tf.float32, shape=[1]). 
result=dict[key] 
sess=tf.InteractiveSession() 
sess.run(result, {key:'a'})

但它说：

KeyError:<tf.Tensor 'Placeholder_1:0' shape=(?, 1) dtype=float32>

谁能帮我把从字典中的值，但提供feed_dict的关键？

来源

2017-09-25 Mingzhang Michael Yin

这是一个常见的与TF混淆。虽然一切看起来像Python代码，但实际发生的事情是，TF正在构建一个操作图，然后在python解释器上下文之外执行它。这意味着你不能从图中访问python对象。据我所知，TensorFlow在其张量中不支持字符串索引。所以你在做什么都行不通。你可以做的最接近的是使用数字索引。

data = tf.constant([10, 20]) 
key = tf.placeholder(tf.float32, shape=[1]). 
result = data[key] 
sess=tf.InteractiveSession() 
sess.run(result, {key: 1}) 
# result should now contain 20

来源

2017-09-25 20:49:58

感谢疯狂！如果我的字典是dict = {'a'：loss1，'b'：loss2}和loss1,2是张量，会怎么样？我想根据tf.placeholder评估loss1或loss2是'a'还是'b'。 –

只需使用数字索引。损失= [loss1，loss2]并将0或1传递给Feed字典。另外，不要将你的变量'dict'与dict数据类型冲突，你可以通过这种方式获得一些非常不愉快的错误。 –

如果你希望它是友好的，你可以将人类可读的键映射到单独的字典中的数字。 –

看来，这为我工作基础上疯狂的解决方案：

dict={'a':10,'b':20} 
data = tf.convert_to_tensor(dict.values()) 
key = tf.placeholder(tf.int32, shape=None) 
result = tf.gather(data, key) 
sess=tf.InteractiveSession() 
sess.run(result, {key: [0,1,0]})

来源

2017-09-26 16:41:10

获取Tensorflow中的字典元素

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