【问题标题】：How to concatenate two tensors with intervals in tensorflow?如何在张量流中连接两个具有间隔的张量？
【发布时间】：2020-09-26 06:13:36
【问题描述】：

我想在 tensorflow2 中以棋盘方式连接两个张量，如下所示：

示例 1：

a = [[1,1],[1,1]]
b = [[0,0],[0,0]]

concated_a_and_b = [[1,0,1,0],[0,1,0,1]]

示例 2：

a = [[1,1,1],[1,1,1],[1,1,1]]
b = [[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0]]

concated_a_and_b = [[1,0,1,0,1,0],[0,1,0,1,0,1],[1,0,1,0,1,0]]

在 tensorflow2 中有没有像这样连接它们的好方法？

一些背景知识：我首先将带有棋盘掩码的张量 c 分成两半 a 和 b。经过一些转换后，我必须将它们连接回原始形状和顺序。

我所说的棋盘式是什么意思：

【问题讨论】：

标签： tensorflow tensorflow2.0 tensorflow2.x

【解决方案1】：

第 1 步：生成具有交替值的矩阵

您可以通过首先连接成 [1, 0] 对，然后应用最终整形来做到这一点。

第 2 步：反转一些行

我将矩阵分成两部分，反转第二部分，然后通过交替选择第一部分和第二部分来重建完整矩阵

代码示例：

import math
import numpy as np
import tensorflow as tf

a = tf.ones(shape=(3, 4))
b = tf.zeros(shape=(3, 4))

x = tf.expand_dims(a, axis=-1)
y = tf.expand_dims(b, axis=-1)

paired_ones_zeros = tf.concat([x, y], axis=-1)

alternated_values = tf.reshape(paired_ones_zeros, [-1, a.shape[1] + b.shape[1]])

num_samples = alternated_values.shape[0]
middle = math.ceil(num_samples / 2)
is_num_samples_odd = middle * 2 != num_samples

# Gather first part of the matrix, don't do anything to it
first_elements = tf.gather_nd(alternated_values, [[index] for index in range(middle)])
# Gather second part of the matrix and reverse its elements
second_elements = tf.reverse(tf.gather_nd(alternated_values, [[index] for index in range(middle, num_samples)]), axis=[1])

# Pick alternatively between first and second part of the matrix
indices = np.concatenate([[[index], [index + middle]] for index in range(middle)], axis=0)
if is_num_samples_odd:
    indices = indices[:-1]

output = tf.gather_nd(
    tf.concat([first_elements, second_elements], axis=0),
    indices
)
print(output)

【讨论】：

它有点接近，但仍然不是棋盘式。您帖子中的输出是 [[1. 0. 1. 0. 1. 0. 1. 0.],[1. 0. 1. 0. 1. 0. 1. 0.],[1. 0. 1. 0. 1. 0. 1. 0.]] 这与我的预期不同：[[1. 0. 1. 0. 1. 0. 1. 0.],[0. 1. 0. 1. 0. 1. 0. 1.],[1. 0. 1. 0. 1. 0. 1. 0.]]（注意第 2 行不同）。

【解决方案2】：

我知道这不是一个体面的方式，因为它会影响时间和空间的复杂性。但它解决了上述问题

   def concat(tf1, tf2):
      result = []
      for (index, (tf_item1, tf_item2)) in enumerate(zip(tf1, tf2)):
        item = []
        for (subitem1, subitem2) in zip(tf_item1, tf_item2):
            if index % 2 == 0:
                item.append(subitem1)
                item.append(subitem2)
            else:
                item.append(subitem2)
                item.append(subitem1)
        concated_a_and_b.append(item)
      return concated_a_and_b

【讨论】：