如何连接N个张量？ N是运行时决定

我想做如何连接N个张量？ N是运行时决定

M = tf.concat([tensor]*N, axix = 0)

但现在什么，N是一个张量，在运行时决定。

other_tensor = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[None, 2]) 
N = tf.shape(other_tensor)[0] # N is None, and it is decided in run time.

那么，该怎么做？

来源

2017-05-24 Zehao Shi

您应该使用tf.tile，而不是concat。为了让形状，使用tensor.get_shape下面是一个例子：

import tensorflow as tf 

a = tf.constant([[1, 2], [3, 4]]) 
b = tf.constant([1, 2]) 
c = tf.tile(a, (1, int(a.get_shape()[0]))) 
with tf.Session() as sess: 
    print sess.run(c)

如果您需要张量有略微不同的形状，了解瓷砖函数的第二个参数，还可以使用tf.reshape

来源

2017-05-25 05:46:10

感谢您回答。也许我没有说清楚。在我的情况下，a = tf.placeholder（dtype = tf.int32，shape = [None，2]） –

@ZehaoShi看着你以前的问题，答案是'不，它根本不清楚'。要回答您的后续问题，请转至get_shape链接，查看动态形状的情况。 –

我使用tf.shape（）获取动态形状。 tf.tile（）正是我想要的。非常感谢你。为了方便他人，我现在正在重写这个问题。 –

如何连接N个张量？ N是运行时决定

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