Tensorflow中masking和padding的深层原理如何理解？

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TensorFlow是一个基于数据流图（data flow graphs）的数值计算开源软件库。图中节点（Nodes）代表数学运算，线（Edges）则表示节点间相互关联的多维数据数组，即张量（Tensors）。

TensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。

声明：

需要读者对tensorflow和深度学习有一定了解

tf.boolean_mask实现类似numpy数组的mask操作

Python的numpy array可以使用boolean类型的数组作为索引，获得numpy array中对应boolean值为True的项。