如何在主对角线上用一个填充多个张量，在其他地方用零填充？答案

【问题标题】：How to pad multiple tensors with one on main diagonal and zeros elsewhere?如何在主对角线上用一个填充多个张量，在其他地方用零填充？
【发布时间】：2018-02-17 04:12:24
【问题描述】：

我有R 作为形状(N,2,2) 的二维旋转矩阵。现在我希望将每个矩阵扩展到(3,3) 3D 旋转矩阵，即在每个[:,:2,:2] 中放入零并将1 放入[:,2,2]。

如何在张量流中做到这一点？

更新

我试过这种方式

    R = tf.get_variable(name='R', shape=np.shape(R_value), dtype=tf.float64,
                        initializer=tf.constant_initializer(R_value))
    eye = tf.eye(np.shape(R_value)[1]+1)
    right_column = eye[:2,2]
    bottom_row = eye[2,:]
    R = tf.concat([R, right_column], 3)
    R = tf.concat([R, bottom_row], 2)

但是失败了，因为concat 不做广播...

更新 2

我在concat 调用中进行了显式广播并修复了错误的索引：

    R = tf.get_variable(name='R', shape=np.shape(R_value), dtype=tf.float64,
                        initializer=tf.constant_initializer(R_value))
    eye = tf.eye(np.shape(R_value)[1]+1, dtype=tf.float64)

    right_column = eye[:2,2]
    right_column = tf.expand_dims(right_column, 0)
    right_column = tf.expand_dims(right_column, 2)
    right_column = tf.tile(right_column, (np.shape(R_value)[0], 1, 1))

    bottom_row = eye[2,:]
    bottom_row = tf.expand_dims(bottom_row, 0)
    bottom_row = tf.expand_dims(bottom_row, 0)
    bottom_row = tf.tile(bottom_row, (np.shape(R_value)[0], 1, 1))

    R = tf.concat([R, right_column], 2)
    R = tf.concat([R, bottom_row], 1)

解决方案看起来相当复杂。有没有更简单的？

【问题讨论】：

标签： python indexing tensorflow padding rotational-matrices

【解决方案1】：

第一个填充零到[N, 2, 2] 成为[N, 3, 3] 和padded = tf.pad(R, [[0, 0], [0, 1], [0, 1]])

然后将padded[N, 2, 2] 转换为1：

由于tf.Tensor 不支持赋值，您可以通过初始化np.array 来做到这一点，然后将它们相加。

arr = np.zeros((3, 3)) 
arr[2, 2] = 1
R = padded + arr # broadcast used here

现在变量 R 是你需要的

【讨论】：