我试图得到张量流中二维张量的秩。我可以在numpy中使用类似的方法:
import numpy as np
from scipy.stats import rankdata
a = np.array([[0,3,2], [6,5,4]])
ranks = np.apply_along_axis(rankdata, 1, a)
而ranks
是:
我的问题是如何在tensorflow中做到这一点?在
import tensorflow as tf
a = tf.constant([[0,3,2], [6,5,4]])
sess = tf.InteractiveSession()
ranks = magic_function(a)
ranks.eval()
^{} 将适合您,尽管它的语义略有不同。请阅读文档以了解如何将其用于您的案例。但下面是一个片段来解决您的示例:
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