我想将具有零值的通道作为值添加到现有张量中，但要具有灵活的批处理大小。因此，我无法使用tf.concat并将张量与tf.zeros连接。我曾考虑过类似tf.pad的事情，但是我需要在最后一个维度或第四个维度进行。
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这里是一个例子：
我有一个[8，300，300，3]数组，带有特定值： 例如
tensor_1 = tf.convert_to_tensor(np.random.random([8,300, 300, 3]))
现在我想将最后一个尺寸的数量扩展到例如具有完整零张量的6。
如果我的批次大小为静态，则可以执行以下操作：
zeros = tf.zeros(tensor_1.shape)
result = tf.concat([tensor_1, zeros])
但是，如果第一维为None tf.zeros，则会返回错误。因此，我需要一种不依赖于知道批次大小的方法。