在tensorflow中添加两个不同维数的张量

Question

我基本上是在tensorflow中添加两个张量，关键是它们的长度不同a = [1, 2, 3, 4, 5]和b = [1, 2, 3]，我正在寻找一个函数，我在以下

中调用tf.myadd

tf.myadd(a, b) = [2, 4, 6, 4, 5]

我一直在研究广播，但这不是预期的行为。

Answer 1

广播是tf中所有张量操作的默认值。在这种情况下，您试图避免广播，因为根据标准广播规则，两个张量((5，)和(3，))不能沿着轴=0广播。所以你需要的是不广播的元素添加。

在这种情况下，你可以做的是在较小的数组上使用后填充，使两个1D张量具有相同的形状，然后在axis=0上按元素方式添加它们。

Like this -

import numpy as np
import tensorflow as tf
a = [1, 2, 3, 4, 5]
b = [1, 2, 3]
b_pad = np.pad(b, (0,len(a)-len(b)))
tf.add(a,b_pad).numpy()

array([2, 4, 6, 4, 5], dtype=int32)