TensorFlow：类似分散的操作

Question

我有什么：

• 包含以下内容的张量流图：
• 形状占位符[batchSize，None，featureSize1]（调用此T1）
• 构造的形状张量[batchSize，None，featureSize2]（称之为T2）

此处，None指的是时间索引，并且在批次之间是可变的，但在每个批次中，两者的大小都相同。此外，featureSize1始终大于或等于featureSize2。

我想要的是什么：

• 一个新的张量，它是T1的（浅）副本，其中一些特征片替换为来自T2的特征片。 “特征切片”是指对应于Dim 2的切片。
• 效率和pythonicity

我能达到的最快/最干净的方式 - 我认为 - 是tf.concat连续将T1和T2连接在一起，一个错综复杂的聚集语句以正确的顺序获取我想要的切片，并重新塑造结果阻止张量流“帮助”我。

我是否错过了一些明显的方法来构建我需要的东西？