如何分割张量然后连接它？

Question

我的输入数据的形式是[无，2，100]，基本上我有一堆2个单元格阵列，每个阵列都包含大小为100的矢量。我想通过单独的输入层运行每个矢量，然后在该图层之后将结果连接成一个向量。

我的问题如下： 给定一个形状的张量[无，2,100]，我该如何将它转换为大小[无，100]？ 然后，给出两个张量，大小为[无，50]，我如何将它们连接成大小[无，100]？

在此先感谢。

Answer 1

1. 可以使用numpy的样索引，tf.slice或tf.unpack

   c = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, 2, 100]) 
   d = c[:,0,:] 
   e = tf.squeeze(tf.slice(c, [0,1,0], [-1, 1, -1]), squeeze_dims=[1]) 
   [d, e] = tf.unpack(c, axis=1) 
   

2. 串联：

   a = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, 50]) 
   b = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, 50]) 
   tf.concat(1, [a,b]).get_shape() 
   TensorShape([Dimension(None), Dimension(100)])