连接两个二维张量
Concat two 2D tensors
我需要执行一个足够简单的 TensorFlow 操作,但我想不出该怎么做。
目前,我的数据采用以下格式的张量:
[[a0], [a1], [a2], ...]
我想将该数据转换成以下格式:
[[1-a0, a0], [1-a1, a1], [1-a2, a2], ...]
可能有一个非常简单的解决方案,我缺乏发现的词汇 - 如果能指导我,我将不胜感激。
我想你可以使用 tf.concat
:
tf.concat([1 - x, x], axis=1)
# <tf.Tensor 'concat:0' shape=(3, 2) dtype=int32>
我需要执行一个足够简单的 TensorFlow 操作,但我想不出该怎么做。
目前,我的数据采用以下格式的张量:
[[a0], [a1], [a2], ...]
我想将该数据转换成以下格式:
[[1-a0, a0], [1-a1, a1], [1-a2, a2], ...]
可能有一个非常简单的解决方案,我缺乏发现的词汇 - 如果能指导我,我将不胜感激。
我想你可以使用 tf.concat
:
tf.concat([1 - x, x], axis=1)
# <tf.Tensor 'concat:0' shape=(3, 2) dtype=int32>