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)
可以使用numpy
hstack
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:
输出:
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