TensorFlow將連續張量分配給不同形狀的張量

我使用concat將形狀[150,1]的張量t2追加到最初形狀爲[150,0]的張量t1上。我想創建一個形狀爲[150，1]的張量（在軸上連接= 1），並用新張量覆蓋t1。這裏是我的代碼：TensorFlow將連續張量分配給不同形狀的張量

t1.assign(tf.concat(1, [t1, t2]))

我得到的錯誤是：

ValueError: Dimension 1 in both shapes must be equal, but are 0 and 1

奇怪的是，我得到了同樣的錯誤，當我設置軸= 0。不知道發生了什麼;這應該是一件非常容易的事情。我懷疑它與t1的維度1爲0有什麼關係。有什麼建議嗎？提前致謝。

[編輯]

事實證明，這個問題是用「分配」，因爲我設定值T1（形狀（150，0））到CONCAT結果（形狀（150，1）），其正在讓我的TF尖叫（理所當然）。任何方式在這個？

爲了提供更多的上下文，t1是一個張量，我用它來存儲從展開seq2seq RNN產生的logit t2，其中輸出序列具有未知長度。所以t1的大小將隨着每次展開而在維度1中增加。

這聽起來像你在正確的軌道上。你能給出一個小的，自包含的例子來說明問題嗎？ –

@PeterHawkins事實證明，問題與「分配」，而不是「concat」;我不能給一個張量（150，1）（連續張量）賦予張量爲（150，0）（t1）的張量。有沒有解決的辦法？此外，不知道這是否奇怪，但我看到你是（或者）是斯坦福大學的博士候選人。我是斯坦福大學的新生本科生！ –

使用reshape：

t1 = tf.placeholder(tf.float32,[150,1]) 
t2 = tf.placeholder(tf.float32,[150])  
tf.concat(1,[t1,tf.reshape(t2,[150,1])])

輸出：

<tf.Tensor 'concat_2:0' shape=(150, 2) dtype=float32>

2017-01-31 11:49:46

讓我提供一些更多的上下文。 t1是我用來存儲logits的張量，t2是輸入向量的logit。我在t1上添加了很多t2張量，所以我無法在每次迭代中重塑t1，因爲它應該繼續變大。另外，我希望第一次迭代時的輸出形狀爲（150,1）。 –

幫助我一個小例子。 –

問題是與tf.assign形狀更新有關。您可以將validate_shape設置爲False。這將刪除tf.assign上的錯誤，但會因爲形狀不會更新而生成不良行爲。

這是一個TensorFlow的bug並有一個GitHub的與它等待的r這裏執行相關的問題：https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/5492

2017-06-26 09:13:27 garciparedes

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