在TensorFlow中,要获取非零张量中最小元素的索引,可以使用tf.where和tf.argmin函数的组合。
首先,使用tf.where函数找到张量中所有非零元素的索引。tf.where返回一个包含非零元素索引的张量,其中每个非零元素都有一个对应的坐标。
然后,使用tf.argmin函数在这些非零元素中找到最小元素的索引。tf.argmin函数返回最小元素的索引。
以下是代码示例:
import tensorflow as tf
# 创建一个张量
tensor = tf.constant([0, 2, 1, 0, 3, 0, 4])
# 使用tf.where函数找到非零元素的索引
indices = tf.where(tf.not_equal(tensor, 0))
# 使用tf.argmin函数找到最小元素的索引
min_index = tf.argmin(tf.reshape(tensor, [-1]))
# 打印结果
with tf.Session() as sess:
print("非零元素的索引:", sess.run(indices))
print("最小元素的索引:", sess.run(min_index))
上述代码输出的结果为:
非零元素的索引: [[1]
[2]
[4]
[6]]
最小元素的索引: 0
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