### 1、where(tf) **返回TF True所在位置的坐标** ```py a = tf.random.normal([3,3]) b = a > 0 # 得到True的坐标 b_true_indices = tf.where(b) # 得到数据 b_true=tf.gather_nd(b, b_true_indices) ``` ### 2、where(condition, A, B) **根据提供的condition，从A数据和B数据中取数据** ### 3、scatter_nd **根据提供的索引和数据，对原数据进行更新操作** ```py indices = tf.constant([[4],[3],[1],[7]]) updates = tf.constant([9,10,11,12]) # 设置一个shape为8全0的底板 shape = tf.constant([8]) a = tf.scatter_nd(indices, updates, shape) ``` ### 4、scatter_nd 多维度