Question

如果我有一个二维张量且第一维是动态的，我如何在每个行的末尾附加一个标量值？

因此，如果我将[[1,2]，[3,4]]馈入张量，我想将其设为[[1,2,5]，[3,4,5]]。

示例（无效）：

a = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, 2])
b = tf.concat([tf.constant(5), a], axis=1)

这给了我： ValueError：无法将输入形状为[]，[?, 2]，[]的'concat_3'（op：'ConcatV2'）的标量连接起来（。

我认为这需要tf.stack，tf.tile和tf.shape的某种组合，但我似乎无法正确理解。

Answer 1

IMO填充是这里最简单的方法：

a = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, 2])
b = tf.pad(a, [[0, 0], [0, 1]], constant_values=5)

将附加一个5列。

文档：tf.pad。

Answer 2

这是一种实现方法：

扩展要添加的标量张量的尺寸，使其排名为2。
使用tf.tile重复行。
沿着最后一个轴连接两个张量。

例如：

import tensorflow as tf

a = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, 2])
c = tf.constant(5)[None, None]  # Expand dims. Shape=(1, 1)
c = tf.tile(c, [tf.shape(a)[0], 1])  # Repeat rows. Shape=(tf.shape(a)[0], 1)
b = tf.concat([a, c], axis=1)

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(b, feed_dict={a: [[1, 2], [3, 4]]}))

Answer 3

受rvinas答案的启发，我想出了一个更简单的解决方案：

constants = tf.fill((tf.shape(tensors)[0], 1), 5.0) # create the constant column vector
tensors = tf.keras.layers.Concatenate(axis=1)([tensors, constants])

Tensorflow（Python）：如何将标量附加到张量的每一行

3 个答案: