在Tensorflow中使用interlace或Kronecker产品进行repmat

Question

假设我有一个张量：

A=[[1,2,3],[4,5,6]]

这是一个有2行3列的矩阵。

我想复制它，假设两次，以获得以下张量：

A2 = [[1,2,3],
      [1,2,3],
      [4,5,6],
      [4,5,6]]

使用tf.repmat会以不同的方式清楚地复制它，所以我尝试了以下代码（可行）：

A_tiled = tf.reshape(tf.tile(A, [1, 2]), [4, 3])

不幸的是，当列数变大时，它似乎工作得非常慢。使用带有向量的Kronecker产品在Matlab中执行它（Matlab＆＃39;＆＃34; kron＆＃34;）似乎要快得多。

有人可以帮忙吗？