如何用3维张量连续2-d张量

Question

在AE-lstm中， 这里是一个形状为[batch, timestamp, diml]的lstm（被视为[b, t, dl]），方面向量为[batch, dima]（被视为[b, da]）

  

如何连接两个变量以使形状为[b, t, dl+da]？

这意味着对于每个批处理，将方面向量连接到每个时间戳行。

Answer 1

我不是很确定，但我认为你想要的是

C = tf.concat([A, tf.tile(tf.expand_dims(B, axis=1), [1, t, 1])], axis=-1)

其中A是你的lstm，B是方面向量。我通过简单地检查尺寸来验证它，这似乎是正确的。让我们看看这是否是你真正需要的。

修改：为了清楚起见，这是我用来测试的完整代码：

import tensorflow as tf

b = 5
t = 10
dl = 15
da = 12

A = tf.ones(shape=(b, t, dl))
B = tf.ones(shape=(b, da))

C = tf.concat([A, tf.tile(tf.expand_dims(B, axis=1), [1, t, 1])], axis=-1)
print(C)

这给出了预期的输出：

Tensor("concat:0", shape=(5, 10, 27), dtype=float32)