将可变大小的 numpy 数组转换为 Tensorflow 张量

Question

我正在尝试 Tensorflow 2.0 alpha 预览版并正在测试 Eager execution 。我的疑问是，如果您在中间有一个可变大小的 numpy 数组，例如

input.shape
(10,)

input[0].shape
(109, 16)

input[1].shape
(266, 16)

等等数组的其余部分，如何急切地将它们转换为张量。

当我尝试

tf.convert_to_tensor(input)

或者

tf.Variable(input)

我得到

ValueError：无法将 numpy ndarray 转换为张量（无法以字节形式获取元素。）。

转换每个子数组有效，但由于子数组大小不同，tf.stack 不起作用。

任何帮助或建议？

Answer 1

这也急切地发生在我身上。看着这里的文档，我最终尝试了

tf.convert_to_tensor(input, dtype=tf.float32)

这对我有用。