python - 在 TF/Numpy 中进行这种串联的优雅方法是什么？

Question

我有一个张量 tmp1。我想创建 tmp2，它​​是 tmp1 沿 tmp1 的第一个轴的 N 个副本(tmp1 沿其第一个轴的维度为 1)。 我用 for 循环做到了。但我讨厌他们，因为他们放慢了训练速度。有没有更好的方法来创建 tmp2？

tmp2 = tf.concat((tmp1, tmp1), axis=1)
for i in range(2*batch_size-2):
    tmp2 = tf.concat((tmp2, tmp1), axis=1)

我上面所做的是:首先用 tmp1 的两个副本初始化 tmp2，然后以类似的方式沿该轴继续添加更多副本。

Answer 1

我认为你想要 numpy repeat()。使用 axis 参数指定沿哪个轴重复:

In [1]: x = np.random.randint(1, 10, (5,5))                                                                                                                     
In [2]: x                                                                                                                                                       
Out[2]: 
array([[7, 3, 6, 8, 8],
       [6, 5, 3, 3, 9],
       [1, 7, 1, 5, 7],
       [4, 6, 6, 8, 3],
       [3, 7, 8, 6, 7]])
In [4]: x.repeat(2, axis=1)                                                                                                                                     
Out[4]: 
array([[7, 7, 3, 3, 6, 6, 8, 8, 8, 8],
       [6, 6, 5, 5, 3, 3, 3, 3, 9, 9],
       [1, 1, 7, 7, 1, 1, 5, 5, 7, 7],
       [4, 4, 6, 6, 6, 6, 8, 8, 3, 3],
       [3, 3, 7, 7, 8, 8, 6, 6, 7, 7]])

或者可能numpy.tile():

In [15]: np.tile(x, 2)                                                                                                                                            
Out[15]: 
array([[7, 3, 6, 8, 8, 7, 3, 6, 8, 8],
   [6, 5, 3, 3, 9, 6, 5, 3, 3, 9],
   [1, 7, 1, 5, 7, 1, 7, 1, 5, 7],
   [4, 6, 6, 8, 3, 4, 6, 6, 8, 3],
   [3, 7, 8, 6, 7, 3, 7, 8, 6, 7]])