给我一个带有随机行的二维张量。应用tf.math.greater()和tf.cast(tf.int32)后，剩下的张量为0和1。现在，我想将减总和应用于该矩阵，但要满足以下条件：如果至少有一个1求和，然后跟随一个0，我也要删除所有后面的1，这意味着1 0 1应该导致1而不是。
我试图用2解决问题，但是我还无法提出一个能够处理以0开头的函数，因为该行可能看起来像：tf.scan()
一种想法是将矩阵的下部设置为1（bc，我知道对角线剩下的所有内容始终为0），然后使用类似0 0 0 1 0 1的功能运行以滤除斑点（请参见下面的代码和错误消息） 。
tf.scan()
helper = tf.matrix_band_part(tf.ones_like(z), -1, 0)
z = tf.math.logical_or(tf.cast(z, tf.bool), tf.cast(helper,tf.bool))
z = tf.cast(z, tf.int32)
z = tf.scan(lambda a, x: x if a == 1 else 0 ,z)
导致：
Let z be the matrix after tf.cast.
参考方案
IIUC，这是一种无需扫描或循环即可执行所需操作的方法。这可能有点令人费解，实际上是对列进行了两次迭代（一个cumsum和一个cumprod），但是作为矢量化操作，我认为它可能更快。代码是TF 2.x，但在TF 1.x中运行相同（显然，最后一行除外）。
import tensorflow as tf
# Example data
a = tf.constant([[0, 0, 0, 0],
[1, 0, 0, 0],
[0, 1, 1, 0],
[0, 1, 0, 1],
[1, 1, 1, 0],
[1, 1, 0, 1],
[0, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1]])
# Cumsum columns
c = tf.math.cumsum(a, axis=1)
# Column-wise differences
diffs = tf.concat([tf.ones([tf.shape(c)[0], 1], c.dtype), c[:, 1:] - c[:, :-1]], axis=1)
# Find point where we should not sum anymore (cumsum is not zero and difference is zero)
cutoff = tf.equal(a, 0) & tf.not_equal(c, 0)
# Make mask
mask = tf.math.cumprod(tf.dtypes.cast(~cutoff, tf.uint8), axis=1)
# Compute result
result = tf.reduce_max(c * tf.dtypes.cast(mask, c.dtype), axis=1)
print(result.numpy())
# [0 1 2 1 3 2 3 4]
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