tensorflow - 调整尺寸

我对tensorflow很陌生，想知道是否可以调整张量内的单个维度。tensorflow - 调整尺寸

让我有一个给定的张量T：

t = [[1, 10], [2, 20]] 
shape(t) = [2, 2]

现在我要修改此张量的形状，使：

shape(t) = [2, 3]

到目前为止，我刚发现的功能：

重塑 - >此功能能够以这种方式重塑张量，维度的总数保持不变相同的（据我理解）
```
shape(t) = [1, 3] | [3, 1] | [4] 
```
expand_dims - >该功能能够添加新的一维尺寸
```
shape(t) = [1, 2, 2] | [2, 1, 2] | [2, 2, 1] 
```

是对我的描述目的的功能到位？如果不是：为什么？（也许它没有意义有这样的功能？）

亲切的问候

来源

2017-10-13 Martin Ackermann

从（2,2）（2,3），你在张量两个元素。他们应该从哪里来，或者应该如何计算？ – Psidom

你能描述一下你试图通过这么做来达到什么样的目的，以及哪些数据应该填补额外空间？如果你想用零填充额外的空间，你可以像这样使用tf.pad：'''tf.pad（t，[[0，0]，[0，1]]）''' –

谢谢， tf.pad是我搜索的那个。 –

使用tf.concat可以做到这一点。这是一个例子。

import tensorflow as tf 

t = tf.constant([[1, 10], [2, 20]], dtype=tf.int32) 
# the new tensor w/ the shape of [2] 
TBA_a = tf.constant([3,30], dtype=tf.int32) 
# reshape TBA_a to [2,1], then concat it to t on axis 1 (column) 
new_t = tf.concat([t, tf.reshape(TBA_a, [2,1])], axis=1) 

sess = tf.InteractiveSession() 
print(new_t.eval())

它会给我们

[[ 1 10 3] 
[ 2 20 30]]

来源

2017-10-14 05:29:42

tensorflow - 调整尺寸

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