TensorFlow 中的 np.resize 等价物答案

【问题标题】：Equivalent of np.resize in TensorFlowTensorFlow 中的 np.resize 等价物
【发布时间】：2020-10-20 19:34:26
【问题描述】：

我有一个一维数组x 并希望以与np.resize 相同的方式将其重塑为请求的形状，即如果x 中有太多元素，则它们会被删除，如果它太多很少，它们是循环添加的，例如

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
y = np.resize(x, shape=(2, 2))
assert y == np.array([[1, 2], [3, 4]])
z = np.resize(x, shape=(3, 3))
assert z == np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [1, 2, 3]])

我想知道如何仅使用 TensorFlow 中的张量运算符来做到这一点。

【问题讨论】：

标签： tensorflow tensor

【解决方案1】：

我不确定这在 TF 中的单个操作中是否可行，但可以使用crops 或tf.tile 编写函数，然后对结果进行整形。

【讨论】：

【解决方案2】：

感谢Poe Dator 的hints 我最终得到了以下解决方案：

def tf_resize(t, shape):
    """
    Args:
      t: a `Tensor`
      shape: requested output shape
    """
    input_size = tf.size(t)
    output_size = tf.reduce_prod(shape)
    t_flatten = tf.reshape(t, [input_size])
    result = tf.tile(t_flatten, [output_size // input_size + 1])
    return tf.reshape(result[0:output_size], shape=shape)

【讨论】：