从形状为(5，5，5)的张量x开始，我尝试将形状为(5，5)的另一张量y附加到最后一个维度。 我想要得到的是一个新的x，形状为(5，5，6)。
用numpy做很容易，我只需要做x=np.dstack([x，y])。 但是，在TensorFlow中我做不到。 由于x和y的形状不同，tf.concat()和tf.stack()都返回错误。
在TensorFlow中怎么做？
您可以使用tf.newaxis有效地重塑张量，然后使用tf.concat
a = tf.zeros((5,5,5))
b = tf.ones((5,5))
tf.concat((a, b[:, :, tf.newaxis]), axis=2)
tf.concat((a, tf.expand_dims(b, axis=2)), axis=2)
两者都导致
<tf.Tensor: shape=(5, 5, 6), dtype=float32, numpy=
array([[[0., 0., 0., 0., 0., 1.],
[0., 0., 0., 0., 0., 1.],
[0., 0., 0., 0., 0., 1.],
[0., 0., 0., 0., 0., 1.],
[0., 0., 0., 0., 0., 1.]],
[[0., 0., 0., 0., 0., 1.],
[0., 0., 0., 0., 0., 1.],
[0., 0., 0., 0., 0., 1.],
[0., 0., 0., 0., 0., 1.],
[0., 0., 0., 0., 0., 1.]],
[[0., 0., 0., 0., 0., 1.],
[0., 0., 0., 0., 0., 1.],
[0., 0., 0., 0., 0., 1.],
[0., 0., 0., 0., 0., 1.],
[0., 0., 0., 0., 0., 1.]],
[[0., 0., 0., 0., 0., 1.],
[0., 0., 0., 0., 0., 1.],
[0., 0., 0., 0., 0., 1.],
[0., 0., 0., 0., 0., 1.],
[0., 0., 0., 0., 0., 1.]],
[[0., 0., 0., 0., 0., 1.],
[0., 0., 0., 0., 0., 1.],
[0., 0., 0., 0., 0., 1.],
[0., 0., 0., 0., 0., 1.],
[0., 0., 0., 0., 0., 1.]]], dtype=float32)>
