python - 在tensorflow中添加两个不同维度的张量

Question

我基本上是想在 tensorflow 中添加两个张量，关键是它们的长度不同a = [1, 2, 3, 4, 5] 和 b = [1, 2, 3] 并且正在寻找我正在调用的函数 tf.myadd 在下面

tf.myadd(a, b) = [2, 4, 6, 4, 5]

我一直在调查 broadcasting ，但这并不是预期的行为。

Answer 1

广播是 tf 中所有张量操作的默认设置。在这种情况下，您试图避免广播，因为 2 个张量((5,) 和 (3,))根据标准 broadcasting rules 不能沿轴 = 0 广播。 . 因此，您需要的是无需广播的逐元素添加。

在这种情况下，您可以做的是在较小的数组上使用后填充，使两个一维张量具有相同的形状，然后将它们按元素添加到 axis=0 上。

像这样-

import numpy as np
import tensorflow as tf

a = [1, 2, 3, 4, 5]
b = [1, 2, 3]

b_pad = np.pad(b, (0,len(a)-len(b)))

tf.add(a,b_pad).numpy()

array([2, 4, 6, 4, 5], dtype=int32)