在 Keras 中添加不等大小的张量

Question

我在 Keras 中使用形式为张量的工作

A =

现在，我想为 40 个“行”中的每一行添加维度为

的张量的索引 0 行

B =

简而言之，对于第二张量我只需要当前步骤B[:,0,:]。因此，排除第一维，这将是矩阵 B 的第一“行”。

Add() 层似乎只适用于大小相同的张量。关于如何指定完成这项工作的 Lambda 函数有什么建议吗？

感谢阅读！

Answer 1

也许可以试试这样：

import tensorflow as tf

samples = 1
A = tf.random.normal((samples, 40, 2))
B = tf.random.normal((samples, 2, 2))
B = tf.expand_dims(B[:, 0, :], axis=1) # or just B = B[:, 0, :]

C = A + B
print(C.shape)
# (1, 40, 2)

或使用 Lambda 层：

import tensorflow as tf

samples = 1
A = tf.random.normal((samples, 40, 2))
B = tf.random.normal((samples, 2, 2))

lambda_layer = tf.keras.layers.Lambda(lambda x: x[0] + x[1][:, 0, :])

print(lambda_layer([A, B]))

在 Keras 中添加不等大小的张量

Addition of unequal sized tensors in Keras

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