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现在有两个 Tensor （注意是 Tensor，而不是 Variable 或者 Placeholder ）

index: [None, 10] dtype=tf.int
data: [None, 10, 4] dtype=tf.float32

我想做另外一个 Tensor

result: [None, 1000, 4] dtype=tf.float32

想实现的内容是

result[index, :] = data

求各位有什么好的解决方案么？

注意第一维（ Batch 维）是 None~，注意已知的是两个 Tensor

自己的各种想法都被卡在了这个 Tensor 和 None 上了。

6 replies • 2018-01-16 18:52:34 +08:00

ivechan

Jan 16, 2018

我觉得你需要的是 SparseTensor.

ipwx

Jan 16, 2018

我怎么觉得维度对不上啊？ index: [?, 10]，但是 result [?, 1000]，怎么对的？

qce7

Jan 16, 2018

弱弱的问一下：result[index, :] = data, 这个是切片语法吗，index 是一个 Tensor 不是 int 类型没关系的吗

jinyu121

Jan 16, 2018

@ivechan SparseTensor 卡在了第一维 None 上
@ipwx 想象一下 index 长度是 10，result 长度是 1000，除了 result[index]之外，其余值都是 0
@qce7 是切片……是 Tensor ……但是 TensorFlow 不支持切片当左值

目前绕过方案，那个 None 是从 Dataset 里面带出来的，所以用`dataset = dataset.apply(tf.contrib.data.batch_and_drop_remainder(batch_size))` 可以把 None 搞掉。之后用`scatter_nd`或者`scatter_nd_update`来搞。 @ivechan 的 SparseTensor 也是一个不错的选择。

ballshapesdsd

Jan 16, 2018

楼主是自己做的项目还是工作用的

rogerchen

Jan 16, 2018 via iPhone

取下标请认准 gather scatter