张量内容的逻辑运算

我有一个名为“datastate”的shape(?,10)这是用tensorflow(所有张量)中的10个批次样本的结果填充的。换句话说,批处理大小为256时,将填充10个大小为256的不同张量。

在下面的伪代码中…

datastate = {}

for sample in range(num_samples):
    datastate[sample] = batch_results

我接下来要做的是定义一个变量,比如“datastate_change”,它将确定batch_results的第i条记录是否与batch_results的第(i-1)条记录发生了更改。如果pandas风格的语法有效的话,这可能看起来像下面这样…但我不清楚如何在赛斯跑的时候在tf里面做这个。

for sample in range(num_samples):
    datastate[sample] = batch_results
    datastate_change[sample] = batch_results - batch_results.shift(1)

更具体地说,如果批处理结果的单个实例是[1,1,1,0,1],我希望datastate[1]=[1,1,1,0,1]和datastate\u change[1]=[1,0,0,-1,1]