从张量列表中创建一个参差不齐的张量答案

【问题标题】：Creating a ragged tensor from a list of tensors从张量列表中创建一个参差不齐的张量
【发布时间】：2019-08-04 12:28:53
【问题描述】：

我想从 TensorFlow 2.0 中的张量列表创建一个参差不齐的张量，如下所示：

a = tf.convert_to_tensor([1,2])
b = tf.convert_to_tensor([1,2,3])
tf.ragged.constant([a, b])

但这会抛出ValueError: TypeError: Scalar tensor has no `len()`。另一方面，以下代码从列表列表中创建一个不规则张量，工作得很好。

a = [1,2]
b = [1,2,3]
tf.ragged.constant([a,b])

有没有什么方法可以直接从张量列表中创建一个参差不齐的张量，而无需先将张量转换为 python 列表？

【问题讨论】：

标签： python tensorflow

【解决方案1】：

你可以使用tf.ragged.stack:

>>> a = tf.convert_to_tensor([1,2])
>>> b = tf.convert_to_tensor([1,2,3])
>>> tf.ragged.stack([a, b])
<tf.RaggedTensor [[1, 2], [1, 2, 3]]>

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用tf.RaggedTensor 中的不同from_* 方法构造不规则张量。对于您的情况，您可以使用例如 from_row_lengths:

import tensorflow as tf

def stack_ragged(tensors):
    values = tf.concat(tensors, axis=0)
    lens = tf.stack([tf.shape(t, out_type=tf.int64)[0] for t in tensors])
    return tf.RaggedTensor.from_row_lengths(values, lens)

a = tf.convert_to_tensor([1, 2])
b = tf.convert_to_tensor([1, 2, 3])
print(stack_ragged([a, b]))
# <tf.RaggedTensor [[1, 2], [1, 2, 3]]>

【讨论】：