在Tensorflow中将1D数组作为3D数组的元素传递

Question

在Tensorflow中：我有一组在我的程序中生成的数组x0，x1，x2和x3，每个数组都有N个元素。 我还有一个零初始化尺寸的三维张量（N，2,2）。

我想让每个数组作为我的3D张量的元素（在第三个方向上有N个元素），M [：，0,0] = x0，M [：，0,1] = x1，M [ ：，1,0] = x2和M [：，1,1] = x3，我想用for循环来做。

在我更熟悉的Matlab中，可以通过以下方式实现：

M(1,1,:)=x0
M(2,2,:)=x3
M(1,2,:)=x1
M(2,1,:)=x2

有没有办法可以在for循环中传递数组作为张量流中张量的第三个维度，例如：

for i in range(2):
    M[:,i,i]=x

其中x是一个数组？

Answer 1

我不认为它会那样工作。 你可以这样做：

import tensorflow as tf
import numpy as np

x0,x1,x2,x3 = [ np.random.randint(0,10,3) for _ in range(4)]
tf_X = tf.stack( [ tf.stack([x0,x1]),
                   tf.stack([x2,x3]) ])

编辑：虽然可能会改变Tensorflow2 。 否则，您可以使用pytorch ：

import torch
import numpy as np

X = torch.ones([3,4])
v = np.arange(4)

X[0,:] = torch.from_numpy(v)

结果：

In [20]: X
Out[20]:
tensor([[0., 1., 2., 3.],
        [1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1.]])