连接Tensorflow中的空数组

Question

所以基本上，我的问题与连接Numpy中的空数组相同，但对于TensorFlow。

主要的动机是以一种比使用if语句更漂亮的方式来处理初始数组。我当前的伪代码是：

E = None
for a in A:
    if E is None:
        E = a
    else:
        E = tf.concat([E, a], axis=0)

这个技术是可行的，但是我想让它变得更漂亮，也许只使用tf.tensor。这是一个自定义层的代码，所以我对模型内部的代码感兴趣。

我想要一个更接近已接受响应的解决方案，将E初始化为:E=np.array([],DTYPE=np.int64).reshape(0,5)。

这个问题已经足够接近了，但当我将其初始化为：

E = tf.zeros([a.shape[0], a.shape[1], 0])
...

我得到一个空的张量，结果只有正确的形状，但没有填充。

Answer 1

在TF2中，您可以简单地用TensorFlow函数移植numpy解决方案：

>>> xs = tf.constant([[1,2,3,4,5],[10,20,30,40,50]])
>>> ys = tf.reshape(tf.constant([], dtype=tf.int32),(0,5))
>>> ys
<tf.Tensor: shape=(0, 5), dtype=int32, numpy=array([], shape=(0, 5), dtype=int32)>
>>> tf.concat([ys,xs], axis=0)
<tf.Tensor: shape=(2, 5), dtype=int32, numpy=
array([[ 1,  2,  3,  4,  5],
       [10, 20, 30, 40, 50]], dtype=int32)>