我想在tensoflow中创建一个二维矩阵，连接由for循环生成的多个一维数组。 举例来说，在每个循环中都会生成一个形状 = (1,5) 的数组，其中充满了 ([1,1,1,1,1])。 我最终需要在 3 个循环后得到的是:
[[1,1,1,1,1]
[1,1,1,1,1]
[1,1,1,1,1]]
我实际上需要一个解决方案，在每个循环中在矩阵中添加一个新行。如何用 tensorflow 创建它？我想到了 tf.concat 但是，我不知道在循环期间在哪里保存矩阵的值。
最佳答案
如果有大量循环，则需要连接数组。让我们从第一个只有一维的向量 v1 开始。首先使用 tf.reshape() 将其 reshape 为尺寸 (1, vector_size) .
v1 = tf.reshape(v1, [1, vector_size])
现在您可以对向量 v2 执行相同的操作并使用 tf.concat()沿 axis=0 连接两个数组。
v1 = tf.concat(0, [v1, v2])
请注意，我在这里重复使用了v1。这将在您的循环中，并且 v2 将成为新变量。
如果您有固定的较小数量的数组(在问题的上下文中循环)，您可以通过 tf.stack() 来执行此操作.
假设您的第一个循环生成数组 v1、第二个 v2 和第三个 v3。
您可以按如下方式使用tf.stack()，
result = tf.stack([v1, v2, v3])
关于matrix - Tensorflow:使用多个 tf.concat 创建矩阵，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41079249/