将tf张量(None,)和tf张量 (None, 157416)的shape统一
时间: 2023-06-01 19:01:48 浏览: 56
可以使用tf.expand_dims()函数将(None,)的tf张量扩展维度,使其变为(None,1)的tf张量,然后使用tf.tile()函数将其沿着第二个维度复制157416次,得到一个(None,157416)的tf张量。
代码示例:
```python
import tensorflow as tf
# 创建(None,)的tf张量
tensor1 = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None,))
print(tensor1.shape) # 输出(None,)
# 将tensor1扩展维度,得到(None,1)的tf张量
tensor1_expanded = tf.expand_dims(tensor1, axis=1)
print(tensor1_expanded.shape) # 输出(None,1)
# 使用tf.tile()函数将tensor1_expanded沿着第二个维度复制157416次
tensor2 = tf.tile(tensor1_expanded, multiples=[1, 157416])
print(tensor2.shape) # 输出(None,157416)
```
相关问题
inputs=tf.tensor(shape=(none,11)怎么重塑张量
可以使用TensorFlow中的`tf.reshape`函数来重塑张量,例如:
```
inputs = tf.reshape(inputs, shape=[-1, 11])
```
这将把`inputs`的形状重塑为`(None, 11)`,其中`-1`表示该维度的大小将根据其他维度的大小自动推断。如果需要指定大小,可以将`-1`替换为相应的整数值。
inputs=tf.tensor(shape=(none,11)可以重塑为什么样的张量
这取决于你希望重塑后的张量的形状是什么。给定一个形状为 `(None, 11)` 的张量,可以将其重塑为任何具有相同数量的元素的形状。例如,可以将其重塑为 `(None, 1, 11)` 的三维张量,其中第二个维度为 1。或者将其重塑为 `(None, 22, 5)` 的三维张量,其中第二个维度为 22,第三个维度为 5。还可以将其重塑为 `(None, 11, 1, 1)` 的四维张量,其中后面两个维度都为 1。这只是一些示例,具体的重塑方式取决于你的需求。