Keras Tensorflow 中的切片张量

Posted 2023-02-23

【中文标题】Keras Tensorflow 中的切片张量

【英文标题】：Slice tensor in Keras Tensorflow

【发布时间】：2019-10-21 20:03:44

【问题描述】：

例如，我有形状为(None, 2, 100, 100, 1024) 的张量，我想将2 拆分为1 和1，这样我就有2 个等级为4 的张量(None, 100, 100, 1024)。如何使用 Keras Tensorflow 做到这一点？

谢谢。

【参考方案1】：

使用tf.split():

import tensorflow as tf

tensor = tf.placeholder(tf.float32, (None, 2, 100, 100, 1024))
splitted = [tf.squeeze(t, axis=1) for t in tf.split(tensor, 2, axis=1)]
print(splitted[0].get_shape().as_list(), splitted[1].get_shape().as_list())
# [None, 100, 100, 1024] [None, 100, 100, 1024]

要连接回来：

# manipulate here ...
splitted = [t[:, None, ...] for t in splitted]
res = tf.concat(splitted, axis=1)
print(res.get_shape().as_list()) # [None, 2, 100, 100, 1024]

【讨论】：

谢谢你，它工作！在我操纵每个张量的值之后，我怎样才能重塑回(None, 2, 100, 100, 1024)？