python - 如何拆分张量然后将其连接起来？

Question

我的输入数据的形式是 [None, 2, 100]，基本上我有一堆 2 个元胞数组，每个元胞数组包含大小为 100 的向量。我想通过一个单独的输入层运行每个向量，然后层将结果连接成一个向量。

我的问题如下:给定一个形状为 [None, 2, 100] 的张量，我如何将其转换为 [None, 100] 的大小？然后，给定两个大小为 [None, 50] 的张量，我如何将它们连接成大小为 [None, 100]？

提前致谢。

Answer 1

1. 您可以使用类似 numpy 的索引，tf.slice 或 tf.unpack

   c = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, 2, 100])
   d = c[:,0,:]
   e = tf.squeeze(tf.slice(c, [0,1,0], [-1, 1, -1]), squeeze_dims=[1])
   [d, e] = tf.unpack(c, axis=1)
   

2. 连接:

   a = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, 50])
   b = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, 50])
   tf.concat(1, [a,b]).get_shape()
   TensorShape([Dimension(None), Dimension(100)])