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python - Tensorflow：垂直堆叠矩阵的最佳方法？

问题描述

假设我有一个代表几个 2D 矩阵的 3D 张量：

3D_tensor = tf.random_uniform([N0, N1, N2], 1, -1))

我想垂直堆叠这些二维矩阵，使得生成的二维张量的尺寸为 [N0+N1, N2]。最好的方法是什么？

numpy 过程如下：

3D = np.array([ [[1,2],[3,4]] , [[1,2],[3,4]] ]) # 3D.shape = (2,2,2)
2D = np.vstack(3D) # D2.shape = (4,2)

标签： pythontensorflow

解决方案

你可以重塑：

import tensorflow as tf

D3 = tf.constant([ [[1,2],[3,4]] , [[1,2],[3,4]] ])
D2 = tf.reshape(D3, shape=(4,2))

with tf.Session() as sess:
    print(D2.eval())

给

[[1 2]
 [3 4]
 [1 2]
 [3 4]]

这对应于您的 numpy 示例。

或者，您可以split，然后concat：

D3_split = tf.split(D3, axis=-1, num_or_size_splits=2)
D2_bis = tf.squeeze(tf.concat(D3_split, axis=0))

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