如何在Keras上进行切片分配（使用TensorFlow作为后端）

Question

例如

RadioButton.checked = false

因为它是在编译模型之前使用的，所以当我尝试使用函数textDecoration = "none"（这是一个TensorFlow函数）时，会出现错误： “张量”对象没有属性“分配”。

这可能是因为在编译模型之前，变量的第一个暗号是a = Input(...) b = keras.layers.Conv2D(...)(a) c = keras.backend.zeros(...) c[...].assign(b[...]) 。 那么，有什么方法可以进行切片分配吗？

Answer 1

通常，TensorFlow张量是不可分配的。但是，根据官方docs，tf.assign()函数仅适用于可变张量，该张量应来自变量节点。因此，下面的代码有效。其余的将在很大程度上取决于您的具体情况。

var1 = tf.keras.backend.zeros(1,1)
var2 = var1[0].assign(1)

sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(sess.run(var2))

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