tf.whereでのイコール条件の指定方法

tf.whereでのイコール条件の指定ではまった

見出し通り。なんかハマった。
自分が、イコール指定できてると思ったところで落ちたりした。
ということで、確認＆解決したので、その備忘録

tf.whereでの基本的な条件指定 (確認)

まずは、
th.whereの基本的な条件
GT(Greater Than),LT(Less Than),GE(Greather than Equal),LE(Less than Equal),EQ(Equal),NE(Not Equal)
の指定方法の確認してみた。

where_conditions.py

import tensorflow as tf

def print_tensor(t, name=''):
    print('## : ', name)
    print(t)
    print('')

t = tf.constant([0, 1, 1, 0, 1])
print_tensor(t, name='t')

gt_t = tf.where(t > 0)
print_tensor(gt_t, name='gt_t　(0 < t)')

lt_t = tf.where(t < 1)
print_tensor(lt_t, name='lt_t (t < 1)')

ge_t = tf.where(t >= 1)
print_tensor(ge_t, name='ge_t (1 <= t)')

le_t = tf.where(t <= 0)
print_tensor(le_t, name='le_t (t <= 0)')

eq_t = tf.where(t == 0)
print_tensor(eq_t, name='eq_t (t == 0)')

ne_t = tf.where(t != 0)
print_tensor(ne_t, name='ne_t (t != 0)')

実行結果が、これ↓

Using TensorFlow backend.
## :  t
Tensor("Const:0", shape=(5,), dtype=int32)

## :  gt_t (0 < t)
Tensor("Where:0", shape=(?, 1), dtype=int64)

## :  lt_t (t < 1)
Tensor("Where_1:0", shape=(?, 1), dtype=int64)

## :  ge_t (1 <= t)
Tensor("Where_2:0", shape=(?, 1), dtype=int64)

## :  le_t (t <= 0)
Tensor("Where_3:0", shape=(?, 1), dtype=int64)

## :  eq_t (t == 0)
Tensor("Where_4:0", shape=(?, 0), dtype=int64)

## :  ne_t (t != 0)
Tensor("Where_5:0", shape=(?, 0), dtype=int64)

ん？
Equal(==), NotEqual(!=)の次元が、0でおかしい。

以下のように変更して、実行すると

where_conditions.py

import tensorflow as tf
import keras.backend as KB

def print_tensor(t, name=''):
    print('## : ', name)
    print(t)
    v = KB.get_value(t)
    print(v)
    print('')

~~ 省略 ~~

もちろん、

## :  t
Tensor("Const:0", shape=(5,), dtype=int32)
[0 1 1 0 1]

## :  gt_t (0 < t)
Tensor("Where:0", shape=(?, 1), dtype=int64)
[[1]
 [2]
 [4]]

## :  lt_t (t < 1)
Tensor("Where_1:0", shape=(?, 1), dtype=int64)
[[0]
 [3]]

## :  ge_t (1 <= t)
Tensor("Where_2:0", shape=(?, 1), dtype=int64)
[[1]
 [2]
 [4]]

## :  le_t (t <= 0)
Tensor("Where_3:0", shape=(?, 1), dtype=int64)
[[0]
 [3]]

## :  eq_t (t == 0)
Tensor("Where_4:0", shape=(?, 0), dtype=int64)
Traceback (most recent call last):
~~ 省略 ~~

のように
eq_tのKB.get_value時に落ちる。
(eq_tがなければ、　ne_tでおちる。)
落ちてたのこの辺のせいね。

tf.whereでのイコール条件指定 (正解)

where_conditions_fix.py

import tensorflow as tf
import keras.backend as KB

def print_tensor(t, name=''):
    print('## : ', name)
    print(t)
    v = KB.get_value(t)
    print(v)
    print('')

t = tf.constant([0, 1, 1, 0, 1])
print_tensor(t, name='t')

gt_t = tf.where(t > 0)
print_tensor(gt_t, name='gt_t　(0 < t)')

lt_t = tf.where(t < 1)
print_tensor(lt_t, name='lt_t (t < 1)')

ge_t = tf.where(t >= 1)
print_tensor(ge_t, name='ge_t (1 <= 1)')

le_t = tf.where(t <= 0)
print_tensor(le_t, name='le_t (t <= 0)')

# eq_t = tf.where(t == 0) <- Not expected behavior !
eq_t = tf.where(tf.equal(t, 0))
print_tensor(eq_t, name='eq_t (t == 0)')

# ne_t = tf.where(t != 0) <- Not expected behavior !
ne_t = tf.where(tf.not_equal(t, 0))
print_tensor(ne_t, name='ne_t (t != 0)')

出力は、以下

## :  t
Tensor("Const:0", shape=(5,), dtype=int32)
[0 1 1 0 1]

## :  gt_t (0 < t)
Tensor("Where:0", shape=(?, 1), dtype=int64)
[[1]
 [2]
 [4]]

## :  lt_t (t < 1)
Tensor("Where_1:0", shape=(?, 1), dtype=int64)
[[0]
 [3]]

## :  ge_t (1 <= 1)
Tensor("Where_2:0", shape=(?, 1), dtype=int64)
[[1]
 [2]
 [4]]

## :  le_t (t <= 0)
Tensor("Where_3:0", shape=(?, 1), dtype=int64)
[[0]
 [3]]

## :  eq_t (t == 0)
Tensor("Where_4:0", shape=(?, 1), dtype=int64)
[[0]
 [3]]

## :  ne_t (t != 0)
Tensor("Where_5:0", shape=(?, 1), dtype=int64)
[[1]
 [2]
 [4]]

これで、無事、期待通りの動作になった。
にしても、<=, >=は使えるのに、==, !=は、アウトなんてあるんですね。(わかりづらい。。。)

tf.whereでの基本的な条件指定 (tfの関数使用)

おまけだけど、もちろん、GT, LT, GE, LEも、tfの関数を使っての指定もできる。

where_conditions_tffunc.py

~~ 省略 ~~

gt_t = tf.where(tf.greater(t, 0))
print_tensor(gt_t, name='gt_t　(0 < t)')

lt_t = tf.where(tf.less(t, 1))
print_tensor(lt_t, name='lt_t (t < 1)')

ge_t = tf.where(tf.greater_equal(t, 1))
print_tensor(ge_t, name='ge_t (1 <= 1)')

le_t = tf.where(tf.less_equal(t, 0))
print_tensor(le_t, name='le_t (t <= 0)')

eq_t = tf.where(tf.equal(t, 0))
print_tensor(eq_t, name='eq_t (t == 0)')

ne_t = tf.where(tf.not_equal(t, 0))
print_tensor(ne_t, name='ne_t (t != 0)')

## :  t
[0 1 1 0 1]

## :  gt_t (0 < t)
Tensor("Where:0", shape=(?, 1), dtype=int64)
[[1]
 [2]
 [4]]

## :  lt_t (t < 1)
Tensor("Where_1:0", shape=(?, 1), dtype=int64)
[[0]
 [3]]

## :  ge_t (1 <= 1)
Tensor("Where_2:0", shape=(?, 1), dtype=int64)
[[1]
 [2]
 [4]]

## :  le_t (t <= 0)
Tensor("Where_3:0", shape=(?, 1), dtype=int64)
[[0]
 [3]]

## :  eq_t (t == 0)
Tensor("Where_4:0", shape=(?, 1), dtype=int64)
[[0]
 [3]]

## :  ne_t (t != 0)
Tensor("Where_5:0", shape=(?, 1), dtype=int64)
[[1]
 [2]
 [4]]

tf.whereでの複合条件指定

さらにおまけ。複合条件は、こんな感じ。

where_composite_conditions.py

import tensorflow as tf
import keras.backend as KB

def print_tensor(t, name=''):
    print('## : ', name)
    print(t)
    v = KB.get_value(t)
    print(v)
    print('')

def pt(t, name=''):
    print_tensor(t, name=name)

t = tf.constant([3, 1, 2, 0, 4])
pt(t, name='t')

and_t = tf.where((t < 4) & (t > 1))
print_tensor(and_t, name='and_t (1 < t < 4)')

or_t = tf.where((t < 2) | (t > 3))

出力は、以下

## :  t
Tensor("Const:0", shape=(5,), dtype=int32)
[3 1 2 0 4]

## :  and_t (1 < t < 4)
Tensor("Where:0", shape=(?, 1), dtype=int64)
[[0]
 [2]]

## :  or_t (t < 2, 3 < t)
Tensor("Where_1:0", shape=(?, 1), dtype=int64)
[[1]
 [3]
 [4]]