Tensorflow：如何在不包装的情况下使用 tf.roll？

【问题标题】：Tensorflow: How can I use tf.roll without wrapping?Tensorflow：如何在不包装的情况下使用 tf.roll？
【发布时间】：2020-08-10 20:55:07
【问题描述】：

我想独立移动二维张量的列或行，例如：

a = tf.constant([[1,2,3], [4,5,6]])
shift = tf.constant([2, -1])
b = shift_fn(a, shift)

这给了我：

b = [[0, 0, 1], [5, 6, 0]]

我发现tf.roll() 可以做类似的事情，但会包装元素。如何使用它填充零？

【问题讨论】：

澄清一下，你想要每行（或列）独立的循环移位吗？
不，对于每一行或每一列，都有一个指定的班次。但我不希望它是循环的。

标签： python tensorflow tensor

【解决方案1】：

一个不太好的解决方案是首先使用tf.pad 填充张量，然后在tf.map_fn 中使用tf.roll 来独立移动填充张量的每一行（或列） .最后，您可以从结果中提取适当的部分。例如：

a = tf.constant([[1,2,3], [4,5,6]])
shift = tf.constant([2, -1])

cols = a.shape[1]
paddings = tf.constant([[0, 0], [cols, cols]])
padded_a = tf.pad(a, paddings)

tf.map_fn(
    lambda x: tf.roll(x[0], x[1], axis=-1),
    elems=(padded_a, shift),
    # The following argument is required here
    fn_output_signature=a.dtype
)[:,cols:cols*2]

"""
<tf.Tensor: shape=(2, 3), dtype=int32, numpy=
array([[0, 0, 1],
       [5, 6, 0]], dtype=int32)>
"""

另外，为了节省一些内存，填充和切片都可以在传递给tf.map_fn 的fn 函数内完成。

【讨论】：