Tensorflow中的masking和padding
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
运行结果如下：
numpy array before being masked:
[0 1 2 3 4]
numpy array after being masked:
[0 2]
tf.boolean_maks对目标tensor实现同上述numpy array一样的mask操作，该函数的参数也比较简单，如下所示：
tf.boolean_mask(
tensor, # target tensor
mask, # mask tensor
axis=None,
name='boolean_mask'
)
下面，我们来尝试一下tf.boolean_mask函数，示例如下：
import tensorflow as tf
# tensorflow中的boolean mask
target_tensor = tf.constant([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
mask_tensor = tf.constant([True, False, True])
masked_tensor = tf.boolean_mask(target_tensor, mask_tensor, axis=0)
sess = tf.InteractiveSession()
print masked_tensor.eval()
mask tensor中的第0和第2个元素是True，mask axis是第0维，也就是我们只选择了target tensor的第0行和第1行。
[[1 2]
[5 6]]
如果把mask tensor也换成2维的tensor会怎样呢？
mask_tensor2 = tf.constant([[True, False], [False, False], [True, False]])
masked_tensor2 = tf.boolean_mask(target_tensor, mask_tensor, axis=0)
print masked_tensor2.eval()
[[1 2]
[5 6]]
我们发现，结果不是[[1], [5]]。tf.boolean_mask不做元素维度的mask，tersorflow中有tf.ragged.boolean_mask实现元素维度的mask。
tf.ragged.boolean_mask(
data,
mask,
name=None
)
tensorflow中的sparse向量和sparse mask
tensorflow中的sparse tensor由三部分组成，分别是indices、values、dense_shape。对于稀疏张量SparseTensor(indices=[[0, 0], [1, 2]], values=[1, 2], dense_shape=[3, 4])，转化成dense tensor的值为：
[[1, 0, 0, 0]
[0, 0, 2, 0]
[0, 0, 0, 0]]
使用tf.sparse.mask可以对sparse tensor执行mask操作。
tf.sparse.mask(
a,
mask_indices,
name=None
)
上文定义的sparse tensor有1和2两个值，对应的indices为[[0, 0], [1, 2]]，执行tf.sparsse.mask(a, [[1, 2]])后，稀疏向量转化成dense的值为：
[[1, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 0]]
由于tf.sparse中的大多数函数都只在tensorflow2.0版本中有，所以没有实例演示。
tf.Dataset中的padded_batch函数，根据输入序列中的最大长度，自动的pad一个batch的序列。
padded_batch(
batch_size,
padded_shapes,
padding_values=None,
drop_remainder=False
)
这个函数与tf.Dataset中的batch函数对应，都是基于dataset构造batch，但是batch函数需要dataset中的所有样本形状相同，而padded_batch可以将不同形状的样本在构造batch时padding成一样的形状。
elements = [[1, 2],
[3, 4, 5],
[6, 7],
[8]]
A = tf.data.Dataset.from_generator(lambda: iter(elements), tf.int32)
B = A.padded_batch(2, padded_shapes=[None])
B_iter = B.make_one_shot_iterator()
print B_iter.get_next().eval()
[[1 2 0]
[3 4 5]]
作者：hustqb
