我有一个1D张量a,我想把它堆叠/打包/平铺成2D张量,比如y=[a, a, a]。如果我知道我想重复多少次,我就可以在使用reshape的同时使用tf.tile。占位符值为None,这不是有效的输入。我知道对于tf.slice来说,可以输入-1并让tensorflow找出它,但我不知道tensorflow如何推断出正确的大小。我确实有一个张量函数,它的
,a,a,b)的张量元素。我想将其转换为形状为(?,a,b)的张量,其中:
output[ i , j , k ] = input[ i , j , j , k ].这在numpy中很简单,因为我可以通过循环i,j,k来分配元素。然而,所有的操作都必须留在Tensorflow中作为张量,因为它需要评估成本函数和训练模型。我已经看过了,但根据我的理解,这不能在特定的轴上指定,必须对整个张量</