如何在张量流中替换张量的维数？

Question

假设我的张量形状为（？，5，1，20）

对于最后一个维度的每次出现，我都会在最后一个维度上进行一些计算（获得k个最大值），从而生成较小的张量b。 如果要用b替换原始张量的最后一个维度，该怎么办？

我应该走什么（最好是纯张量流）路径？

Answer 1

您正在最后一个维度上进行一些计算...如果我理解正确的话，您想从（？，5，1，20）->（？，5，1，b）开始吗？

什么样的计算？

您可以重整张量，进行计算（例如矩阵乘法），然后重整形状。

a = tf.reshape(X, [-1, 20])
a = tf.matmul(a, X)
a = tf.reshape(a, [-1, b])

或者，您可以使用tf.einsum()实现类似的壮举。 对于非线性计算，取决于您要执行的操作。

编辑：您也可以使用Conv2D并使用大小[1,1，20，b]的过滤器对其进行破解。 做同样的事情，更有效