Tensorflow (Python)：如何将标量附加到张量中的每一行

Question

如果我有一个第一个维度是动态的二维张量，如何将标量值附加到每行的末尾？

因此，如果我将 [[1,2], [3,4]] 提供给张量，我想让它成为 [[1,2,5], [3,4,5]]。

示例（不起作用）：

a = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, 2])
b = tf.concat([tf.constant(5), a], axis=1)

这给了我： ValueError: Can't concatenate scalars (use tf.stack 相反) for 'concat_3' (op: 'ConcatV2') with input shape: [], [?,2], [].

我认为这需要 tf.stack、tf.tile 和 tf.shape 的某种组合，但我似乎无法正确理解。

Answer 1

这是一种方法：

• 展开要附加的标量张量的维度，使其排名为 2。
• 使用tf.tile重复行。
• 沿最后一个轴连接两个张量。

例如：

import tensorflow as tf

a = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, 2])
c = tf.constant(5)[None, None]  # Expand dims. Shape=(1, 1)
c = tf.tile(c, [tf.shape(a)[0], 1])  # Repeat rows. Shape=(tf.shape(a)[0], 1)
b = tf.concat([a, c], axis=1)

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(b, feed_dict={a: [[1, 2], [3, 4]]}))