從張量流張量中創建一個新的矩陣

Question

假設我有一個帶有3個通道的（7,7,3）圖像。 如何創建一個使用圖像的矩陣A，使每一行只包含相鄰像素的成對連接？我知道這可以很容易地在python中用for循環來完成，但我們如何在tensorflow圖中做到這一點？矩陣A的

例子：

[[pixel1 pixel2], 
[pixel1 pixel3], 
[pixel1 pixel4], 
.....so on ]] 

Answer 1

你可以使用一些矩陣代數做到這一點。爲了說明這個想法，假設你想爲一維矢量做這個。

你可以用自身的位移版本堆向量獲得對鄰居

n = 5 
a = tf.range(n) 
left = tf.stack([a[1:], a[:n-1]]) 
left = tf.transpose(left) 

的通過斬去尾巴和重複用於不同的偏移，你可以得到左鄰居和右鄰居

right = tf.stack([a[:n-1], a[1:]]) 
right = tf.transpose(right) 

要再次忽略邊緣效應，你可以砍下兩端和堆棧到3級矩陣

stacked_neighbors = tf.stack([left[:-1], right[1:]]) 

我們交錯鄰居，我們可以使用一個技巧與轉和重塑。

stacked_neighbors = tf.transpose(stacked_neighbors, [1, 0, 2]) 

由於數據存儲在行優先順序，重塑成比原來少尺寸，重塑變平左側

過量尺寸

stacked_neighbors = tf.reshape(stacked_neighbors, [6,2])