通过池减少张量的维数[Tensorflow]

Question

我想用Tensorflow构建神经网络体系结构。

我有一个变量，类型的张量。

说，

a = <tf.Tensor shape(16, ?, 20) dtype=float32> 

16是批量大小和一个输入被编码成20 尺寸，但有不同的数目的输入。

在这里，我怎样才能改变它的维度到（16,20）只是意味着池的关于第二维有不同的大小。

谢谢。

Answer 1

reduce_mean？

a = tf.placeholder('float32', shape=(16, None, 20)) 
b = tf.reduce_mean(a, axis=1) 
print b 

输出：

Tensor("Mean:0", shape=(16, 20), dtype=float32)