تطبيق الشروط الشرطية على دفعات TensorFlow

بالتأكيد، يمكنك تنفيذ العملية المطلوبة باستخدام عمليات TensorFlow المتاحة. يمكنك استخدام الدالة tf.where لتطبيق الشرط على كل عنصر في الدفعة، ثم استخدام الدالة tf.gather لاختيار العناصر المناسبة من النتائج.

فيما يلي كود TensorFlow الذي يقوم بتنفيذ العملية المطلوبة:

pythonCopy code
import tensorflow as tf

# Assume A is your batch of neuron activations
A = tf.constant([[1.5, -0.5, 2.0], [-0.1, 0.8, -1.2]])

# Square the values in A
B = tf.square(A)

# Apply the conditional operation element-wise
C = tf.where(tf.abs(A) < 1, tf.zeros_like(A), tf.gather_nd(B, tf.where(tf.abs(A) < 1)))

# Run the TensorFlow session to compute the result
with tf.compat.v1.Session() as sess:
    result = sess.run(C)

print(result)

في هذا الكود، يتم إنشاء ثابت A لتمثيل الدفعة الأصلية من نشاط العصب. ثم، يتم حساب B باستخدام tf.square للحصول على مربع قيم A. بعد ذلك، يتم استخدام tf.where لتطبيق الشرط المحدد على كل عنصر في A، واختيار القيم المناسبة من B باستخدام tf.gather_nd. يتم تخزين النتيجة النهائية في C، ويتم تنفيذ العملية باستخدام جلسة TensorFlow.

يرجى ملاحظة أنه يجب تعديل هذا الكود بحيث يتم تعيين batch_size و layer_size والقيم الأخرى بما يتناسب مع بياناتك ومتطلبات عملك.

في هذا الكود، يتم إنشاء ثابت A لتمثيل الدفعة الأصلية من نشاط العصب. ثم، يتم حساب B كتربيع قيم A. بعد ذلك، يتم استخدام tf.where لتطبيق الشرط abs(e) < 1 على كل عنصر في A، حيث يتم تعيين قيمة 0 للعناصر التي تستوفي الشرط وقيم B(e) للعناصر التي لا تستوفي الشرط. يتم استخدام tf.gather_nd لاختيار القيم المناسبة من B بناءً على الشرط.

يمكن تعديل القيم في الشرط abs(e) < 1 والعمليات المطبقة في حالات النجاح والفشل لتناسب الاحتياجات الخاصة بك.