tensorflow合并并压缩两个张量

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了tensorflow合并并压缩两个张量相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

我有两个张量如下:

x1 = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])
x2 = tf.constant([[7.0, 8.0, 9.0], [10.0, 11.0, 12.0]])

我应该如何合并和转换x1和x2,这样我就可以得到如下的张量:

[[[1.0, 7.0]
  [2.0, 8.0]
  [3.0, 9.0]]

 [[4.0, 10.0]
  [5.0, 11.0]
  [6.0, 12.0]]
]
答案

在最后一个轴上使用tf.stack

tf.InteractiveSession()

tf.stack([x1, x2], axis=-1).eval()

#array([[[  1.,   7.],
#        [  2.,   8.],
#        [  3.,   9.]],

#       [[  4.,  10.],
#        [  5.,  11.],
#        [  6.,  12.]]], dtype=float32)

以上是关于tensorflow合并并压缩两个张量的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

tensorflow之张量扩张Broadcasting合并分割

当我在 Tensorflow 上使用 Keras API 连接两个模型时,模型的输入张量必须来自 `tf.layers.Input`

《30天吃掉那只 TensorFlow2.0》 4-1 张量的结构操作

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如何使用 TensorFlow 连接两个具有不同形状的张量?