Python – tensorflow.dynamic_stitch()介绍

tensorflow.dynamic_stitch()是TensorFlow的一种函数，可帮助将多个张量（Tensor）拼接在一起形成一个新的张量。将多个张量拼接起来可以在训练时帮助我们进行不同的计算。以下将会介绍tensorflow.dynamic_stitch()的用法、参数和返回值，以及代码实例。

用法：

tensorflow.dynamic_stitch()函数用于将多个不同长度的tensor（也称为张量）按照给定的索引拼接起来，生成一个新的tensor。可以将此计算想象为“特化版”地区汇总。地区汇总是TensorFlow的另一个函数，用于把两个相同长度的张量沿着一个特定的维度连接在一起。

语法如下：

tensorflow.dynamic_stitch(indices, data, name=None)

参数：

该函数有三个参数，分别是：

• indices：表示一个Int32或Int64类型的一维张量列表，用于表示数据的索引。例如：如果数据张量中的第i个元素位于第j个Tensor中，则indices[i]=j（注意，这里的indices是一个列表）。
• data：表示一个Tensor列表，每个Tensor都可以具有可选的不同尺寸的最后一维，作为要融合的数据。
• name（可选）：表示操作名，用于给操作命名。

返回值：

该函数返回一个张量，张量的形状与data参数中张量的形状相同，但具有与indices参数匹配的最后一维大小。

代码示例：

import tensorflow as tf

# 定义需要拼接的张量数据，长度不一
tensor_1 = tf.constant([11, 22, 33])
tensor_2 = tf.constant([44, 55])
tensor_3 = tf.constant([66, 77, 88, 99])

# 定义需要的索引
indices = tf.constant([0, 0, 1, 1, 2, 2, 2])

# 使用tensorflow.dynamic_stitch()函数拼接张量
result = tf.dynamic_stitch([indices], [tensor_1, tensor_2, tensor_3])

# 打印输出新张量
with tf.Session() as sess:
    print("New Tensor: ", sess.run(result))

上面的代码输入三个不同长度的张量数据，以及定义的重复的 indices。然后使用tf.stitch()函数将这些张量拼接成一个新的张量，最后输出拼接后的结果：

New Tensor:  [11 22 44 55 66 77 88 99]

总之，tensorflow.dynamic_stitch()函数是将多个张量拼接在一起形成一个新的张量的有用工具。它非常容易使用，非常方便。我们可以使用索引对张量进行分组，并将它们拼接成新的张量。