从没有形状的向量生成零矩阵

Question

我得到一个[None,1,None]形状的张量（第一个None是批量大小，对应于例如[1,1,28]），我想生成一个tf.zeros_like形式的[None,1,None,None]矩阵，其中最后两个None是相同的（因此在示例中是[1,1,28,28]）

假设d是形状的向量[None,1,None] 我尝试的是：

z = tf.zeros_like(tf.broadcast_to(d, tf.concat([d.shape, d.shape[-1:]], axis=0)), tf.int32)

其思想是：我将d的形状与d的最后一个形状合并，以保持大小正确，然后将d广播到这些形状以使用广播的结果生成zeros_like。我知道在这种情况下，tf.zeros不起作用，因为它不适用于None形状。 但此方法失败，导致此错误： Tensors in list passed to 'values' of 'ConcatV2' Op have types [<NOT CONVERTIBLE TO TENSOR>, <NOT CONVERTIBLE TO TENSOR>] that don't all match.

Answer 1

如果您有一个三维张量a，并且想要用零填充一个四维张量b，其中b的前三维与a相同，第四维与a的第三维相同，您可以执行以下操作：

s = tf.shape(a)
s = tf.concat([s, s[-1:]], axis=0)
b = tf.zeros(s, a.dtype)