在张量流中，沿着0轴从张量中随机（子）采样k个条目

Question

给定rank>=1 T的张量，我想从0轴上统一地随机抽样k个条目。

编辑：采样应作为延迟操作的计算图的一部分，并且每次调用时都应输出不同的随机条目。

例如，给定T等级2：

T = tf.constant( \
     [[1,1,1,1,1],
      [2,2,2,2,2],
      [3,3,3,3,3],
      ....
      [99,99,99,99,99],
      [100,100,100,100,100]] \
     )

使用k=3，可能的输出为：

#output = \
#   [[34,34,34,34,34],
#    [6,6,6,6,6],
#    [72,72,72,72,72]]

如何在tensorflow中实现这一目标？

Answer 1

您可以在索引数组中使用随机shuffle：

获取第一个sample_num索引，并使用它们来选择输入的切片。

idxs = tf.range(tf.shape(input)[0])
ridxs = tf.random_shuffle(idx)[:sample_num]
rinput = tf.gather(input, ridxs)