numpy Tensorflow Tensor整形并填充零

qoefvg9y 于 9个月前发布在其他

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有没有一种方法可以重塑Tensor并用零填充任何溢出？我知道ndarray.reshape可以做到这一点，但据我所知，将Tensor转换为ndarray需要在GPU和CPU之间进行翻转。
Tensorflow的reshape（）文档说TensorFlow需要有相同数量的元素，所以也许最好的方法是pad（）然后reshape（）？
我在努力实现：

a = tf.Tensor([[1,2],[3,4]])
tf.reshape(a, [2,3])
a => [[1, 2, 3],
      [4, 0 ,0]]

numpy

来源：https://stackoverflow.com/questions/34141430/tensorflow-tensor-reshape-and-pad-with-zeros

2条答案

按热度按时间

hfwmuf9z1#

据我所知，没有内置的操作符可以做到这一点（如果形状不匹配，tf.reshape()将给予错误）。但是，您可以使用几种不同的操作符来实现相同的结果：

a = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])

# Reshape `a` as a vector. -1 means "set this dimension automatically".
a_as_vector = tf.reshape(a, [-1])

# Create another vector containing zeroes to pad `a` to (2 * 3) elements.
zero_padding = tf.zeros([2 * 3] - tf.shape(a_as_vector), dtype=a.dtype)

# Concatenate `a_as_vector` with the padding.
a_padded = tf.concat([a_as_vector, zero_padding], 0)

# Reshape the padded vector to the desired shape.
result = tf.reshape(a_padded, [2, 3])

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njthzxwz2#

Tensorflow现在提供了pad函数，它以多种方式对Tensor执行填充（如opencv2的数组填充函数）：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/pad

tf.pad(tensor, paddings, mode='CONSTANT', name=None)

从上面的docs示例：

# 't' is [[1, 2, 3],
#         [4, 5, 6]]
# 'paddings' is [[1, 1], [2, 2]]
# rank of 't' is 2.
pad(t, paddings, "CONSTANT") ==> [[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
                                  [0, 0, 1, 2, 3, 0, 0],
                                  [0, 0, 4, 5, 6, 0, 0],
                                  [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]

pad(t, paddings, "REFLECT") ==> [[6, 5, 4, 5, 6, 5, 4],
                                 [3, 2, 1, 2, 3, 2, 1],
                                 [6, 5, 4, 5, 6, 5, 4],
                                 [3, 2, 1, 2, 3, 2, 1]]

pad(t, paddings, "SYMMETRIC") ==> [[2, 1, 1, 2, 3, 3, 2],
                                   [2, 1, 1, 2, 3, 3, 2],
                                   [5, 4, 4, 5, 6, 6, 5],
                                   [5, 4, 4, 5, 6, 6, 5]]

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