在每个元素之前或之后零填充一维张量。 （张量流）
Zero-padding a 1-D tensor before or after each element. (TensorFlow)
我有一个包含 N 个元素的一维张量，它是通过将 2 个一维向量与 N/2[=20= 交错生成的] 元素。我如何使用 TensorFlow 做到这一点？
例如，我想从 [0, 2, 4, 6] 和 [1, 3, 5, 7] 生成 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]。
希望能有1行解决方案
谢谢！！
您可以将 a 和 b 堆叠为列，然后将其重塑为 1d：
tf.reshape(tf.stack([a, b], axis=-1), [-1])
a = tf.constant([0, 2, 4, 6])
b = tf.constant([1, 3, 5, 7])
sess = tf.InteractiveSession()
interlace = tf.reshape(tf.stack([a, b], axis=-1), [-1])
print(sess.run(interlace))
# [0 1 2 3 4 5 6 7]
我有一个包含 N 个元素的一维张量，它是通过将 2 个一维向量与 N/2[=20= 交错生成的] 元素。我如何使用 TensorFlow 做到这一点？
例如，我想从 [0, 2, 4, 6] 和 [1, 3, 5, 7] 生成 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]。
希望能有1行解决方案
谢谢！！
您可以将 a 和 b 堆叠为列，然后将其重塑为 1d：
tf.reshape(tf.stack([a, b], axis=-1), [-1])
a = tf.constant([0, 2, 4, 6])
b = tf.constant([1, 3, 5, 7])
sess = tf.InteractiveSession()
interlace = tf.reshape(tf.stack([a, b], axis=-1), [-1])
print(sess.run(interlace))
# [0 1 2 3 4 5 6 7]