Tensorflow-在預定義值上重塑或分割張量

Question

我需要定義一個圖操作，將一個基於特定值（此處表示為X）的2D張量流張量拆分為3D張量，並在第二維和第三維上進行填充。

例如，假設我們具有以下張量：

[[1, 2, 3, X, 4, 5, 6],
 [1, 2, X, 5, 6, X, 8],
 [1, 2, 5, X, 8, 9, P]]

• X是要分割的對象（可以等於0或其他任何值）。
• P是填充符號。

目標是要具備以下條件：

[[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [P, P, P]],
[[[1, 2, P], [5, 6, P], [8, P, P]],
[[[1, 2, 5], [8, 9, P], [P, P, P]]

Tensorflow提供了拆分功能，但不能解決此問題。 重整功能也不是解決方案，因為拆分需要基於特定值。

謝謝。

Answer 1

也許您可以使用tf.py_func進行拆分操作。