python – 将矩阵的严格上三角形部分转换为Tensorflow中的数组

我试图将矩阵的严格上三角形部分转换为Tensorflow中的数组.这是一个例子：

输入：

[[1, 2, 3],
 [4, 5, 6],
 [7, 8, 9]]

输出：

[2, 3, 6]

我尝试了以下代码,但它不起作用(报告错误)：

def upper_triangular_to_array(A):
    mask = tf.matrix_band_part(tf.ones_like(A, dtype=tf.bool), 0, -1)
    return tf.boolean_mask(A, mask)

谢谢！

最佳答案:

以下答案紧跟@Cech_Cohomology的答案,但在此过程中不使用Numpy,只使用TensorFlow.

import tensorflow as tf

# The matrix has size n-by-n
n = 3

# A is the matrix
A = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

ones = tf.ones_like(A)
mask_a = tf.matrix_band_part(ones, 0, -1) # Upper triangular matrix of 0s and 1s
mask_b = tf.matrix_band_part(ones, 0, 0)  # Diagonal matrix of 0s and 1s
mask = tf.cast(mask_a - mask_b, dtype=tf.bool) # Make a bool mask

upper_triangular_flat = tf.boolean_mask(A, mask)

sess = tf.Session()
print(sess.run(upper_triangular_flat))

这输出：

[2 3 6]

此方法的优点是运行图形时无需提供Feed_dict.