関数 `tf.where` を使うと、0 より大きな値をすべて選択することができます。この関数には 2 つの引数 (ブール値の条件と、テンソルの各要素に取り得る 2 つの値) を渡すことができます。この関数は入力テンソルと同じ形のテンソルを返し、各要素の値は条件テンソルの対応する要素が `true` か `false` かによって決まります。

0より大きい値をすべて選択するには、`tf.greater`関数を使って入力テンソルを0と比較することでブール値の条件テンソルを作ることができる。そして、この条件テンソルと入力テンソル、ゼロのテンソルを `tf.where` の引数として渡すことができる。以下にコード例を示す：

```
import tensorflow as tf

# Create input tensor
x = tf.constant([-2, -1, 0, 1, 2], dtype=tf.float32)

# Create boolean condition tensor
condition = tf.greater(x, 0)

# Use tf.where to select values greater than 0
result = tf.where(condition, x, tf.zeros_like(x))

# Print result
print(result.numpy())

```

この例では、条件テンソルは入力テンソル `x` と 0 を tf.greater` を使って比較することで生成される。結果として得られる条件テンソルは `x` と同じ形をしており、0 より大きいすべての要素に対して `True` を、それ以外のすべての要素に対して False を含む。

tf.where`関数は3つの引数を取る：condition`、`x`、`y`である。ここでは、第一引数に `condition`、第二引数に `x`、第三引数に `x` と同じ形のゼロのテンソルを渡す。この関数は `x` と同じ形のテンソルを返す。各要素は、condition の対応する要素が `True` の場合は `x` から、condition の対応する要素が `False` の場合はゼロテンソルから取られる。

このコードスニペットの出力は `[0. 0. 0. 1. 2.]` となり、0より大きいすべての値が含まれる。
You can use the `tf.where` function to select all values greater than 0 by providing two arguments to the function: a boolean condition and two possible values for each element in the tensor. The function returns a tensor with the same shape as the input tensor, where the value of each element depends on whether the corresponding element in the condition tensor is `true` or `false`.

To select all values greater than 0, you can create a boolean condition tensor by comparing the input tensor with 0 using `tf.greater` function. Then, you can pass this condition tensor along with the input tensor and a tensor of zeros as arguments to `tf.where`. Here is an example code snippet:

```
import tensorflow as tf

# Create input tensor
x = tf.constant([-2, -1, 0, 1, 2], dtype=tf.float32)

# Create boolean condition tensor
condition = tf.greater(x, 0)

# Use tf.where to select values greater than 0
result = tf.where(condition, x, tf.zeros_like(x))

# Print result
print(result.numpy())

```

In this example, the condition tensor is created by comparing the input tensor `x` with 0 using` tf.greater`. The resulting condition tensor has the same shape as `x` and contains `True` for all elements greater than 0 and False for all other elements.

The `tf.where` function takes three arguments: `condition`, `x`, and `y`. Here, we pass `condition` as the first argument, `x` as the second argument, and a tensor of zeros with the same shape as `x` as the third argument. The function returns a tensor with the same shape as `x`, where each element is taken from `x` if the corresponding element in condition is `True`, or from the zero tensor if the corresponding element in condition is `False`.

The output of this code snippet will be `[0. 0. 0. 1. 2.]`, which contains all values greater than 0.