使用tf.tile复制行张量？

Question

我有一个张量,它只是一个矢量,vector = [0.5 0.4]而tf.shape表示它有shape =(1,),我想复制矢量m次并且形状为[m,2],所以对于m = 2 ,matrix = [[0.5 0.4], [0.5 0.4]].如何使用tf.tile实现这一目标？

Answer 1

拿下面的,vec是一个向量,multiply是你的m,重复向量的次数.tf.tile在载体上进行,然后使用tf.reshape它重新成形为所需的结构.

import tensorflow as tf

vec = tf.constant([1, 2, 3, 4])
multiply = tf.constant([3])

matrix = tf.reshape(tf.tile(vec, multiply), [ multiply[0], tf.shape(vec)[0]])
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run([matrix]))

这导致:

[array([[1, 2, 3, 4],
       [1, 2, 3, 4],
       [1, 2, 3, 4]], dtype=int32)]

Answer 2

同样可以通过乘以a来实现ones matrix,vec然后让broadcasting诀窍:

tf.ones([m,1])*vec

vec = tf.constant([1., 2., 3., 4.])
m = 3
matrix = tf.ones([m, 1]) * vec

with tf.Session() as sess:
   print(sess.run([matrix]))

#Output: [[1., 2., 3., 4.],
#         [1., 2., 3., 4.],
#         [1., 2., 3., 4.]]

Answer 3

复制/复制张量（可以是一维向量、二维矩阵或任何维度）可以通过创建该张量的副本列表（使用纯 python）来完成，然后使用 tf.stack - 将两个步骤合二为一（短线。这是复制 2D 张量的示例：

import tensorflow as tf
tf.enable_eager_execution()

a = tf.constant([[1,2,3],[4,5,6]])  # shape=(2,3)
a_stack = tf.stack([a] * 4)  # shape=(4,2,3)

print(a)
print(a_stack)

"[a]*4" 创建一个包含相同张量的四个副本的列表（这是纯python）。tf.stack 然后将它们一个接一个地堆叠在第一个轴上（轴 = 0）

在图形模式下：

import tensorflow as tf

a = tf.constant([[1,2,3],[4,5,6]])  # shape=(2,3)
a_stack = tf.stack([a] * 4)  # shape=(4,2,3)

sess = tf.Session()
print('original tensor:')
print(sess.run(a))
print('stacked tensor:')
print(sess.run(a_stack))