如何重塑参差不齐的张量？

Question

假设您将两个 3 维嵌入序列堆叠到一个不规则张量中：

import tensorflow as tf

def foo(*args):
    n_elements = tf.reduce_prod(args)
    return tf.range(n_elements, dtype=tf.float32).reshape(args)

c = tf.ragged.stack((foo(2, 3), foo(5, 3)), axis=0)
assert c.shape == [2, None, None]

如何将c转换为形状[2, None, 3] （因为您知道这个张量是这种形状）？

Answer 1

尝试使用tf.RaggedTensor.from_row_splits ：

tf.RaggedTensor.from_row_splits(
    values=c.merge_dims(0, 1).to_tensor(),
    row_splits=[0, 3, 7]).shape

(2, None, 3)