我想把张量分成两部分:
ipdb> mean_log_std
<tf.Tensor 'pi/add_5:0' shape=(?, 2) dtype=float32>
上下文:?是样本数,另一个维度是 2。我想沿着第二个维度分成两个形状为 1 的 tensorflow 。
我尝试了什么?( https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/slice )
ipdb> tf.slice(mean_log_std,[0,2],[0,1])
<tf.Tensor 'pi/Slice_6:0' shape=(0, 1) dtype=float32>
ipdb> tf.slice(mean_log_std,[0,1],[0,1])
<tf.Tensor 'pi/Slice_7:0' shape=(0, 1) dtype=float32>
ipdb>
我希望上述两个拆分的形状为 (?,1) 和 (?,1)。
最佳答案
你可以切片第二维的张量:
x[:,0:1], x[:,1:2]
或者在第二个轴上分割:
y, z = tf.split(x, 2, axis=1)
示例:
import tensorflow as tf
x = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, 2])
y, z = x[:,0:1], x[:,1:2]
y
#<tf.Tensor 'strided_slice_2:0' shape=(?, 1) dtype=int32>
z
#<tf.Tensor 'strided_slice_3:0' shape=(?, 1) dtype=int32>
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(y, {x: [[1,2],[3,4]]}))
print(sess.run(z, {x: [[1,2],[3,4]]}))
#[[1]
# [3]]
#[[2]
# [4]]
有拆分:
y, z = tf.split(x, 2, axis=1)
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(y, {x: [[1,2],[3,4]]}))
print(sess.run(z, {x: [[1,2],[3,4]]}))
#[[1]
# [3]]
#[[2]
# [4]]
关于tensorflow - 在 tensorflow 中拆分张量,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/47128715/