塊狀（n，1，m）至（n，m）

Question

我正在研究一個涉及19個令牌的批次，每個令牌具有400個功能。 將兩個大小為（1，200）的向量連接到最終特征向量時，得到的形狀為（19,1,400）。 如果我將1擠出，則剩下（19，），但我嘗試獲得（19,400）。 我嘗試過轉換為列表，壓縮和整理，但沒有任何效果。

有沒有辦法將此數組轉換為正確的形狀？

def attn_output_concat(sample):
  out_h, state_h = get_output_and_state_history(agent.model, sample)
  attns = get_attentions(state_h)
  inner_outputs = get_inner_outputs(state_h)
  if len(attns) != len(inner_outputs):
    print 'Length err'
  else:
    tokens = [np.zeros((400))] * largest
    print(tokens.shape)
    for j, (attns_token, inner_token) in enumerate(zip(attns, inner_outputs)):
      tokens[j] = np.concatenate([attns_token, inner_token], axis=1)
    print(np.array(tokens).shape)
    return tokens

Answer 1

最簡單的方法是將標記聲明為以numpy.shape =（19,400）開頭的數組。 這樣還可以提高內存/時間效率。 這是修改后的代碼的相關部分...

import numpy as np
attns_token = np.zeros(shape=(1,200))
inner_token = np.zeros(shape=(1,200))
largest = 19
tokens = np.zeros(shape=(largest,400))
for j in range(largest):
    tokens[j] = np.concatenate([attns_token, inner_token], axis=1)
print(tokens.shape)

順便說一句...如果您不包含獨立且可運行的代碼段，這將使人們難以為您提供幫助（這可能就是為什么您尚未對此做出回應的原因）。 最好使用上面的代碼片段，它可以幫助您獲得更好的答案，因為您對要完成的目標的猜測較少。