深入理解Tensorflow中的masking和padding-创新互联

TensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。

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声明：

需要读者对tensorflow和深度学习有一定了解

tf.boolean_mask实现类似numpy数组的mask操作

Python的numpy array可以使用boolean类型的数组作为索引，获得numpy array中对应boolean值为True的项。示例如下：

# numpy array中的boolean mask
import numpy as np
target_arr = np.arange(5)
print "numpy array before being masked:"
print target_arr
mask_arr = [True, False, True, False, False]
masked_arr = target_arr[mask_arr]
print "numpy array after being masked:"
print masked_arr

本文名称：深入理解Tensorflow中的masking和padding-创新互联
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