如何使用主對角線上的一個張量和其他位置零的多個張量填充？

Question

我將R作為形狀為(N,2,2) 2D旋轉矩陣。 現在，我希望將每個矩陣擴展到(3,3) 3D旋轉矩陣，即在每個[:,:2,:2]放入零，並在[:,2,2]放入1 。

如何在張量流中做到這一點？

UPDATE

我這樣嘗試

    R = tf.get_variable(name='R', shape=np.shape(R_value), dtype=tf.float64,
                        initializer=tf.constant_initializer(R_value))
    eye = tf.eye(np.shape(R_value)[1]+1)
    right_column = eye[:2,2]
    bottom_row = eye[2,:]
    R = tf.concat([R, right_column], 3)
    R = tf.concat([R, bottom_row], 2)

但失敗了，因為concat不進行廣播...

更新2

我進行了明確的廣播，還修復了concat調用中的錯誤索引：

    R = tf.get_variable(name='R', shape=np.shape(R_value), dtype=tf.float64,
                        initializer=tf.constant_initializer(R_value))
    eye = tf.eye(np.shape(R_value)[1]+1, dtype=tf.float64)

    right_column = eye[:2,2]
    right_column = tf.expand_dims(right_column, 0)
    right_column = tf.expand_dims(right_column, 2)
    right_column = tf.tile(right_column, (np.shape(R_value)[0], 1, 1))

    bottom_row = eye[2,:]
    bottom_row = tf.expand_dims(bottom_row, 0)
    bottom_row = tf.expand_dims(bottom_row, 0)
    bottom_row = tf.tile(bottom_row, (np.shape(R_value)[0], 1, 1))

    R = tf.concat([R, right_column], 2)
    R = tf.concat([R, bottom_row], 1)

解決方案看起來相當復雜。 有更簡單的嗎？

Answer 1

padded = tf.pad(R, [[0, 0], [0, 1], [0, 1]])第一個填充零至[N, 2, 2]為[N, 3, 3] padded = tf.pad(R, [[0, 0], [0, 1], [0, 1]])

然后將padded[N, 2, 2]為1：

由於tf.Tensor不支持分配，因此可以初始化np.array ，然后將它們添加在一起。

arr = np.zeros((3, 3)) 
arr[2, 2] = 1
R = padded + arr # broadcast used here

現在變量R是您需要的