张量流：创建一个以变量为元素的矩阵

Question

在Tensorflow中，我尝试创建以下矩阵：

A = [[a, 0], [0,b]]

其中a和{}是我要解决的参数。在

以下是我目前所掌握的情况：

^{pr2}$

但是A的形状最终是（2,1,2），这是错误的（因为A0和B0都有形状（1,2））

在Tensorflow中有没有一种更简单的方法来创建矩阵对象A，或者有人知道为什么形状会和我正在做的事情相混淆？

Answer 1

tf.stack增加张量的秩（创建一个新轴），并将它们组合到新轴中。如果你想沿着一个现有的轴组合张量，你应该使用tf.concat。在

a = tf.Variable((1,), name="a", dtype = tf.float64)
b = tf.Variable((1,), name="b", dtype = tf.float64)
const = tf.constant(0,dtype = tf.float64, shape = (1,))
A0 = tf.stack([a, const], axis=1)
A1 = tf.stack([const, b], axis=1)  # more clear than tf.transpose

A = tf.concat((A0, A1), axis=0)

A现在是形状（2，2）。在

为了解释，每个对象都是一个秩1张量，有一个元素：

^{pr2}$

堆叠可以：

tf.stack((A, const), axis=0) = [[1], [0]]  # 2x1 matrix

串联可提供：

tf.concat((A, const), axis=0) = [1, 0]  # 2 vector

Answer 2

你可以创建一个单变量向量params = tf.Variable((2,), name="ab")，然后与单位矩阵tf.eye(2)相乘：

A = tf.matmul(tf.expand_dims(params,0), tf.eye(2))