Question

假设我要通过沿一个特定轴交织来合并两个3D张量流张量a和b。例如，张量a具有形状（3,3,2），张量b具有形状（3,2,2）。我想创建一个沿轴1交错的张量c，从而得到形状为（3,5,2）的张量。

示例：

a = [[[1,1],[2,2],[3,3]],
     [[4,4],[5,5],[6,6]],
     [[7,7],[8,8],[9,9]]]

b = [[[10,10],[11,11]],
     [[12,12],[13,13]],
     [[14,14],[15,15]]]

c = [[[1,1],[10,10],[2,2],[11,11],[3,3]],
     [[4,4],[12,12],[5,5],[13,13],[6,6]],
     [[7,7],[14,14],[8,8],[15,15],[9,9]]]

Answer 1

您可以先重新排列列的索引。

componentWillReceiveProps(props){
   if (props.validatePass) { 
        this.props.updateStrongPassword(param1, param2, param3, 
        param4);  
    }
}

       render()
    {
    ... // screen render method
    ..
    <Button onPress={() => { this.submit(); }}>Change Password</Button>
    }

    //Here is the submit function:
     submit() {

    //first service call
    this.props.validatePassword(param1, param2, param3, param4);


      }

然后，您应该为import tensorflow as tf a = [[[1,1],[2,2],[3,3]], [[4,4],[5,5],[6,6]], [[7,7],[8,8],[9,9]]] b = [[[10,10],[11,11]], [[12,12],[13,13]], [[14,14],[15,15]]] a_tf = tf.constant(a) b_tf = tf.constant(b) a_tf_column = tf.range(a_tf.shape[1])*2 # [0 2 4] b_tf_column = tf.range(b_tf.shape[1])*2+1 # [1 3] column_indices = tf.concat([a_tf_column,b_tf_column],axis=-1) # Before TF v1.13 column_indices = tf.contrib.framework.argsort(column_indices) ## From TF v1.13 # column_indices = tf.argsort(column_indices) # [0 3 1 4 2]创建新索引。

tf.gather_nd()

最后，您应合并column,row = tf.meshgrid(column_indices,tf.range(a_tf.shape[0])) combine_indices = tf.stack([row,column],axis=-1) # [[[0,0],[0,3],[0,1],[0,4],[0,2]], # [[1,0],[1,3],[1,1],[1,4],[1,2]], # [[2,0],[2,3],[2,1],[2,4],[2,2]]]和a的值，并使用b获得结果。

tf.gather_nd()

如何通过沿特定轴交织两个3D张量来合并它们？

1 个答案: