Question

我有一个输入张量如下：

a = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

和'倍数'张量：

mul= tf.constant([1, 3, 2])

是否可以平铺3D张量，第一个元素a出现一次，第二个出现3次，最后一个元素出现两次？

result = [
             [[1, 2, 3]],
             [[4, 5, 6],[4, 5, 6],[4, 5, 6]],
             [[7, 8, 9], [7, 8, 9]]
                                   ]

Tensorflow 0.12

非常感谢。

Answer 1

不，这是不可能的。阅读tensors and shapes from the docs。

要理解为什么不可能想象每行中具有不同数量元素的矩阵。它显然不是一个矩阵。

Answer 2

你可以使用numpy

import numpy as np
import tensorflow as tf
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
mul = np.array([1,3,2])
result = []
for i in range(len(mul)):
  result.append(np.tile(a[i], (mul[i], 1)))
result = np.array(result)

Answer 3

我确信你在tensorflow中不能有非矩形张量。这就是导致问题的原因。否则我只是将@Kris的代码扩展为完全在tensorflow上运行。

import tensorflow as tf

sess = tf.InteractiveSession()

a = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
mul = tf.constant([1,3,2])
result = []
for i in range(3):
  result.append(tf.tile(a[i],[mul[i]]))
print([r.eval() for r in result])
#r_tensor = tf.stack(0,[r for r in result]) # Not possible

Tensorflow：Tensor的重复（tile）元素

3 个答案: