tensorflow - TensorFlow中不同的多维concat

Question

我需要在维度 2 和 3 中连接这些张量：

[<tf.Tensor 'one' shape=(3, 3, 15, 30) dtype=float32>, 
<tf.Tensor 'two' shape=(3, 3, 14, 29) dtype=float32>,
<tf.Tensor 'three' shape=(3, 3, 1, 1) dtype=float32>]

我知道在空间中它没有任何意义，但我试图重塑为：

[<tf.Tensor 'one' shape=(3, 3, xx) dtype=float32>, 
<tf.Tensor 'two' shape=(3, 3, yy) dtype=float32>,
<tf.Tensor 'three' shape=(3, 3, zz) dtype=float32>]

然后是一个连接：

[<tf.Tensor 'one' shape=(3, 3, xx+yy+zz) dtype=float32>]

是否有意义？有人有其他想法吗？

Answer 1

您可以使用轴参数设置为 2 的 tf.concat。

x = [tensor1, tensor2, tensor3]
tf.concat(x, axis=2)