### 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

Tensorflow : 高阶操作