Question

我试图连接两个张量。不幸的是，一些形状尺寸信息似乎在这个过程中丢失了。

我从一个Tensor（在我的例子中是一个翻译姿势）开始，形状为[Batch，3]，例如：pose_t

然后我将这个张量分成两个形状的张量[Batch，2]和[Batch]

centroid = pose_t[:,:2]
tz = pose_t [:,2]

然后我对尺寸变为[Batch，28,28,2]

的质心进行一些处理

最后我想连接处理过的质心张量和tz张量来得到一个pose_t张量的形状[Batch，28,28,3]

因此我将expand_dims（）应用于tz三次并将tile轴1和＆amp; 2之后我得到一个形状的张量[1,28,28，？]虽然我想要/需要的是形状[？，28,28,1]

不幸的是我认为在质心和tz的pose_t开始分裂期间，一些形状信息丢失了：

第一个维度应该仍然是批量维度但是如果我输出形状，则在未定义之前，批量维度[？，...]设置为1，其中前面定义的最后一个维度现在是未定义的。 / p>

不，我有连接形状张量[？，28,28,2]和[1,28,28，？]的问题，这给我一个错误。

以下完整代码：

# Process Centroid
cent_deltas = utils.compute_cent_deltas_graph(positive_rois, pose_t[:,0:2], config.MASK_SHAPE[0])
# Append tz from pose_t to cent_deltas in correct dimension
# Expand Dimension 3 times and scale each dimension to propper size
tz = pose_t[:,2]
tz = tf.tile(tf.expand_dims(tf.expand_dims(tf.expand_dims(tz,axis=0),axis=1),axis=2),multiples=[1,config.MASK_SHAPE[0], config.MASK_SHAPE[0],1])
pose_t = tf.concat([cent_deltas, tz],axis=3)

非常感谢所有帮助！感谢

Answer 1

毕竟expand_dims，你拥有的形状是[1, 1, 1, batch_size]。平铺此形状会将batch_size保留为最后一个维度。您最后需要expand_dims，首先保持批量维度：

tz = tf.expand_dims(tz, axis=-1)
tz = tf.expand_dims(tz, axis=-1)
tz = tf.expand_dims(tz, axis=-1)
tz = tf.tile(tz, ...)

Tensorflow连接未指定形状的张量

1 个答案: