在tensorflow中改变形状

Question

我有一个自定义损失函数(在keras中)，它接收两个批次作为输入，因此它们的形状(对于两者都是相同的)通常是(batch_size 128, 128, 3)作为图像。现在，我想执行两个操作，它们具有以下形状:

• (batch_size, 128, 128)
• (batch_size)

现在，我想做的是对这两个张量求和，但显然我做不到，所以想法很简单:展开第二个张量使其具有与第一个张量相同的形状，复制其他空位上的单个值。

考虑到它是一个损失函数，我怎么能做到呢?

注意:我已经尝试过减少第一个张量并将其与第二个张量之和作为标量，但这个解决方案不像我想的那样起作用。

Answer 1

如果您希望多次广播相同的值，这已经得到支持。你只需要确保你的尺寸对齐广播。

import tensorflow as tf
a = tf.constant([[[1,2],[2,3]],[[3,4],[4,5]],[[5,6],[6,7]]])
b = tf.constant([1,2,3])
print(a + b[:,None,None])