如何拆分张量然后将其连接起来？

Question

我的输入数据的格式为[None，2,100]，基本上我有一堆2个单元格数组，每个数组都包含大小为100的向量。我想通过一个单独的输入层运行每个向量，然后layer将结果连接成一个向量。

我的问题如下： 给定一个形状的张量[无，2,100]，如何将其转换为大小[无，100]？ 然后，给出两个大小为[None，50]的张量，如何将它们连接成大小[None，100]？

提前致谢。

Answer 1

1. 您可以使用类似numpy的索引，tf.slice或tf.unpack

   c = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, 2, 100])
   d = c[:,0,:]
   e = tf.squeeze(tf.slice(c, [0,1,0], [-1, 1, -1]), squeeze_dims=[1])
   [d, e] = tf.unpack(c, axis=1)
   

2. 级联：

   a = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, 50])
   b = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, 50])
   tf.concat(1, [a,b]).get_shape()
   TensorShape([Dimension(None), Dimension(100)])
   

Answer 2

您还可以执行以下操作：

tf.concat(tf.unstack(feature_output), 0)