展平TF2.1中非常不规则的张量

Question

我终于迁移到了TF2.1，我正在尝试将代码移植到本机TF2.1。所以这里有一个问题：如何将一个不同等级的参差不齐的张量重塑成一维张量？本质上，我有一组权重矩阵，例如[3,3,1,32], [32], [21632,20], [20], [20,10], [10]（这些是形状，不是值），我想把整个怪物展平成一维张量。最有效的方法是什么？更好的是，我如何编写一个函数来展平任意长度、任意形状粗糙度的张量

目前，我正在使用以下解决方案，但我怀疑Python列表可能会大大降低速度：

gradlist = []
for g in gradients:
    gradlist.append(tf.reshape(g, [-1]))
grad_vector = tf.concat(gradlist, 0)

Answer 1

可以使用numpyhstack轻松展平numpy阵列，这应该更快

参考：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.hstack.html

代码示例：

import numpy as np

gradients = np.array([[1], [1,2,3], [4,5]])

print(np.hstack(gradients).shape)

print(np.hstack(gradients))

输出：

(6,)
[1 1 2 3 4 5]