Tensorflowの文字列テンソルに基づいて辞書検索を実行する方法はありますか?
単純なPythonでは、次のようなことをします
value = dictionary[key]
。次に、key
を文字列テンソルとして使用しているときに、Tensorflowランタイムで同じことを行いたいと思います。何かのようなもの
value_tensor = tf.dict_lookup(string_tensor)
いいだろう。
tensorflow.contrib.lookup
役に立つ: https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/lookup/lookup_ops.py
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/lookup/HashTable
特に、次のことができます。
table = tf.contrib.lookup.HashTable(
tf.contrib.lookup.KeyValueTensorInitializer(keys, values), -1
)
out = table.lookup(input_tensor)
table.init.run()
print out.eval()
デフォルトで有効な実行を有効にして、新しいTF 2.0コードでこれを実行する場合。以下は、簡単なコードスニペットです。
import tensorflow as tf
# build a lookup table
table = tf.lookup.StaticHashTable(
initializer=tf.lookup.KeyValueTensorInitializer(
keys=tf.constant([0, 1, 2, 3]),
values=tf.constant([10, 11, 12, 13]),
),
default_value=tf.constant(-1),
name="class_weight"
)
# now let us do a lookup
input_tensor = tf.constant([0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3])
out = table.lookup(input_tensor)
print(out)
出力:
tf.Tensor([10 10 11 11 12 12 13 13], shape=(8,), dtype=int32)
tf.gatherは役立ちますが、リストの値のみを取得します。辞書をキーと値のリストに変換してから、tf.gatherを適用できます。例:
# Your dict
dict_ = {'a': 1.12, 'b': 5.86, 'c': 68.}
# concrete query
query_list = ['a', 'c']
# unpack key and value lists
key, value = list(Zip(*dict_.items()))
# map query list to list -> [0, 2]
query_list = [i for i, s in enumerate(key) if s in query_list]
# query as tensor
query = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None])
# convert value list to tensor
vl_tf = tf.constant(value)
# get value
my_vl = tf.gather(vl_tf, query)
# session run
sess = tf.InteractiveSession()
sess.run(my_vl, feed_dict={query:query_list})