如何在張量流中用間隔連接矩陣

Question

我的英文程度不高。 我會盡力澄清我的問題。

所以，我有兩個矩陣：

matrix1=[[1,3],[5,7]]

matrix2 =[[2,4],[6,8]]

我想連接它們並像下面的矩陣一樣對它們進行排序：

matrix3=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]

我試過這個方法：

matrix1=[[1,3],[5,7]];  
matrix2 =[[2,4],[6,8]];

with tf.Session() as sess:
   input1=tf.placeholder(tf.float32,[2,2])
   input2=tf.placeholder(tf.float32,[2,2])
   output=how_to_concat(input1,input2)
   sess.run(tf.global_variables_initializer())
   [matrix3] = sess.run([output], feed_dict={input1:matrix1, input2: matrix2})

我想實現how_to_concat來連接矩陣並將兩個(2, 2)矩陣排序為一個(2, 4)矩陣。 我嘗試了下面的代碼，但沒有例外：

def how_to_concat(input1,input2)
    output=tf.Variable(tf.zeros((2,4)))
    output=tf.assign(output[:,::2],input1)
    output=tf.assign(output[:,1::2],input2)
    return output

Answer 1

你可以使用基本的python來做到這一點，或者使用Numpy libs來實現這一點。 按照這個答案，我按照你的意願讓它工作： https : //stackoverflow.com/a/41859635/6809926

因此，對於 tensorflow，您可以使用top_k方法，此處解釋如下： https : //stackoverflow.com/a/40850305/6809926 。 你會發現下面的代碼。

import numpy as np
matrix1=[[1,3],[5,7]]  
matrix2 =[[2,4],[6,8]]

res = []
# Basic python
for i in range(len(matrix1)):
    new_array = matrix1[i] + matrix2[i] 
    res.append(sorted(new_array))
print("Concatenate with Basic python: ", res)

# Using Numpy 
res = np.concatenate((matrix1, matrix2), axis=1)
print("Concatenate with Numpy: ", np.sort(res))

sess = tf.Session()
# Using Tensorflow
def how_to_concat(input1,input2):
    array_not_sorted = tf.concat(axis=1, values=[input1, input2])
    row_size = array_not_sorted.get_shape().as_list()[-1]
    top_k = tf.nn.top_k(-array_not_sorted, k=row_size)
    return top_k
res = how_to_concat(matrix1, matrix2)

print("Concatenate with TF: ", sess.run(-res.values))

輸出

與基本 python 連接：[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]

與 Numpy 連接：[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]

與 TF 連接：[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]