我有一个参差不齐的尺寸张量[BATCH_SIZE, TIME_STEPS, EMBEDDING_DIM]。我想用来自另一个 shape 张量的数据来扩充最后一个轴[BATCH_SIZE, AUG_DIM]。给定示例的每个时间步都增加了相同的值。
如果张量没有TIME_STEPS因每个示例的变化而参差不齐，我可以简单地重塑第二个张量，tf.repeat然后使用tf.concat：
import tensorflow as tf
# create data
# shape: [BATCH_SIZE, TIME_STEPS, EMBEDDING_DIM]
emb = tf.constant([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [0, 0, 0]]])
# shape: [BATCH_SIZE, 1, AUG_DIM]
aug = tf.constant([[[8]], [[9]]])
# concat
aug = tf.repeat(aug, emb.shape[1], axis=1)
emb_aug = tf.concat([emb, aug], axis=-1)
这在参差不齐时不起作用，emb因为它emb.shape[1]是未知的并且因示例而异：
# rag and remove padding
emb = tf.RaggedTensor.from_tensor(emb, padding=(0, 0, 0)) …