tensorflow尺寸
提问于 2017-10-13 09:29:26
我对tensorflow并不熟悉，我想知道是否有可能在张量内调整一个维度的大小。
让我有一个给定的张量t：
t = [[1, 10], [2, 20]]
shape(t) = [2, 2]现在我要修改这个张量的形状，这样：
shape(t) = [2, 3]到目前为止，我刚刚找到了这些功能：
- 这个函数能够以这样的方式重塑张量，使维度的总数保持不变(据我所知)。 形状(T)= 1，3，3，1
- expand_dims ->此函数能够添加一个新的一维维度。 形状(T)= 1，2，2= 2，1，2= 2，2，1
功能是否符合我所描述的目的？如果没有:为什么？(也许拥有这样的功能是没有意义的？)
亲切的问候
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2017-10-13 21:29:42
使用tf.concat可以做到这一点。下面是一个例子。
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]]页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/46735156
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