与Tensorflow，如何结合两个数组/张量与交换索引从每个数组?

Question

假设我有下面的两个数组:

a = tf.constant([1,2,3])
b = tf.constant([10,20,30])

我们如何使用Tensorflow的方法将它们连接起来，以便通过每次从每个数组中取1个数字的间隔来创建新数组?(是否已经有一个函数可以这样做?)

例如，这两个数组的期望结果是:

[1,10,2,20,3,30]

具有tf.concat的方法只是将数组b放在数组a之后。

Answer 1

a = tf.constant([1,2,3])
b = tf.constant([10,20,30])
c = tf.stack([a,b]) #combine a,b as a matrix
d = tf.transpose(c) #transpose matrix to get the right order
e = tf.reshape(d, [-1]) #reshape to 1-d tensor

Answer 2

您也可以尝试使用tf.tensor_scatter_nd_update:

import tensorflow as tf
a = tf.constant([1,2,3])
b = tf.constant([10,20,30])
shape = tf.shape(a)[0] + tf.shape(b)[0]
c = tf.tensor_scatter_nd_update(tf.zeros(shape, dtype=tf.int32), 
tf.expand_dims(tf.concat([tf.range(start=0, limit=shape, delta=2), tf.range(start=1, limit=shape, delta=2) ], axis=0), axis=-1), 
tf.concat([a, b], axis=0))
# tf.Tensor([ 1 10  2 20  3 30], shape=(6,), dtype=int32)