Question

问题：

我们说我有两个张量，a和b。两者都具有相同的形状：[?, 10, 4096]。

如何以这样的方式拉伸两者：结果张量的形状为[？，20,4096]，但，以便 ith 元素a位于b的 ith 元素之前。

列表示例：

a = [1, 3, 5]
b = [2, 4, 6]

现在我想要一个看起来像[1, 2, 3, 4, 5, 6]和而不是 [1, 3, 5, 2, 4, 6]的张量，如果我tf.stack两个然后会发生这种情况会发生什么使用tf.reshape，对吗？

或者也许是一个更普遍的问题，你怎么知道tf.reshape重塑张量的顺序是什么？

Answer 1

首先看起来，堆叠然后重塑完成工作：

import tensorflow as tf
a = tf.constant([1, 3, 5])
b = tf.constant([2, 4, 6])
c = tf.stack([a, b], axis = 1)
d = tf.reshape(c, (-1,)) 
with tf.Session() as sess:    
     print(sess.run(c))  # [[1 2],[3 4],[5 6]]
     print(sess.run(d))  # [1 2 3 4 5 6]

要回答第二个问题，TensorFlow reshape操作使用与numpy默认订单相同的订单，a.k.a C订单，引自here：

使用此索引顺序读取a的元素，并使用此索引顺序将元素放入重新整形的数组中。 'C'表示使用类似C的索引顺序读取/写入元素，最后一个轴索引变化最快，返回到第一个轴索引变化最慢。

import numpy as np
a = np.array([1, 3, 5])
b = np.array([2, 4, 6])
c = np.stack([a, b], axis=1)
c.reshape((-1,), order='C')  # array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

在Tensorflow中进行压缩和重塑

1 个答案: