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python - 在 TF 2.1 中展平一个非常参差不齐的张量

问题描述

我终于迁移到 TF 2.1，我正在尝试将我的代码移植到本机 TF 2.1。所以这里有一个问题：如何将不同等级的参差不齐的张量重塑为一维张量？本质上，我有一组权重矩阵，例如。[3,3,1,32], [32], [21632,20], [20], [20,10], [10]（这些是形状，而不是值），我想将整个怪物展平为一维张量。这样做最有效的方法是什么？更好的是，我该如何编写一个函数来展平任意长度的任何形状不规则度的张量？

目前，我正在使用以下解决方案，但我怀疑 Python list 可能会大大减慢一切：

gradlist = []
for g in gradients:
    gradlist.append(tf.reshape(g, [-1]))
grad_vector = tf.concat(gradlist, 0)

标签： pythontensorflowreshape

解决方案

您可以使用 numpyhstack轻松地展平 numpy 数组，这应该更快。

参考：https ://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.hstack.html

代码示例：

import numpy as np

gradients = np.array([[1], [1,2,3], [4,5]])

print(np.hstack(gradients).shape)

print(np.hstack(gradients))

出去：

(6,)
[1 1 2 3 4 5]

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