python - TensorFlow 连接/堆叠 N 个张量交错最后一个维度

Question

假设我们有 4 个张量，a、b、c 和 d，它们都具有相同的维度(batch_size, T, C)，我们要创建一个新的张量 X，其形状为 (batch_size, T*4, C) > 其中 T*4 在所有张量之间交错循环。

例如，如果a、b、c和d是全一、二的张量，分别是三和四，我们期望 X 类似于

[[[1,1,1...],
  [2,2,2...],
  [3,3,3...],
  [4,4,4...],
  [1,1,1...],
  [2,2,2...],
  .
  .
  .
]]

Answer 1

在我看来，您的示例数组实际上具有形状 (batch_size, T, C*4) 而不是 (batch_size, T*4, C)。不管怎样，你可以通过 tf.concat、tf.reshape 和 tf.transpose 得到你需要的东西。一个更简单的 2d 示例如下:

A = tf.ones([2,3])
B = tf.ones([2,3]) * 2
AB = tf.concat([A,B], axis=1)
AB = tf.reshape(AB, [-1, 3])
AB.eval() #array([[1., 1., 1.],
   # [2., 2., 2.],
   # [1., 1., 1.],
   # [2., 2., 2.]], dtype=float32)

连接 A 和 B 以获得形状为 (2,6) 的矩阵。然后你 reshape 它的形状，使行交错。要在 3d 中执行此操作，乘以 4 的维度必须是最后一个维度。因此，您可能需要使用 tf.transpose，使用 concat 和 reshape 进行交错，然后再次转置以重新排序维度。