在 Tensorflow 中将 3D 张量减少为 1D 张量
Reduce 3D tensor to 1D tensor in Tensorflow
假设我有一个形状为 [a, b, c] 的 3 维张量。
我想在模型 运行 时间提取一维，例如[4, 2, c]，所以我最终会得到一个一维张量 [c]。
a 和 b 的参数存储在形状为 [a, 1] 和 [b, 1] 的不同张量中，因此使用 tf.slice 不是一个选项，因为 tf.slice 只接受一维标量张量。
有什么想法吗？
谢谢！
可能您需要将张量拆分为 tf.split。
假设我有一个形状为 [a, b, c] 的 3 维张量。 我想在模型 运行 时间提取一维，例如[4, 2, c]，所以我最终会得到一个一维张量 [c]。
a 和 b 的参数存储在形状为 [a, 1] 和 [b, 1] 的不同张量中，因此使用 tf.slice 不是一个选项，因为 tf.slice 只接受一维标量张量。
有什么想法吗？
谢谢！
可能您需要将张量拆分为 tf.split。