如何填充不同形状的张量以使它们在二维中具有相同的形状

【问题标题】：How to pad tensors of different shape to make them of same shape for 2nd dimension如何填充不同形状的张量以使它们在二维中具有相同的形状
【发布时间】：2020-12-04 10:57:55
【问题描述】：

我有 3 个形状为 (100,43,1024)、(100,37,1024) 和 (100,42,1024) 的张量。我想将所有这些张量的第二维设为第二维的最大值，即在这种情况下为 43。能否请您帮我如何使用 pad 功能使它们具有相同的形状？

【问题讨论】：

你想在模型中操作这个填充吗？
不，我有返回这些张量的函数，我必须将它们连接起来，但在此之前我必须使它们具有相同的维度。

标签： python tensorflow keras zero-padding

【解决方案1】：

如果您使用 numpy 数组进行操作，您可以通过这种方式对它们进行零填充：

# create your data
n_sample = 5
X = [np.random.uniform(0,1, (n_sample,43,1024)),
     np.random.uniform(0,1, (n_sample,37,1024)),
     np.random.uniform(0,1, (n_sample,42,1024))]

# find max dim
max_dim = np.max([x.shape[1] for x in X])
print(max_dim)

X_pad = []
for x in X:
    X_pad.append(np.pad(x, ((0,0),(max_dim-x.shape[1],0),(0,0)), mode='constant')) # pre padding
    # X_pad.append(np.pad(x, ((0,0),(0,max_dim-x.shape[1],(0,0)), mode='constant')) # post padding
    
# check padded shape
print([x.shape for x in X_pad])

【讨论】：