在Tensorflow中连接张量
我想在Tensorflow中连接变量和张量，但Tensorflow不允许这两种类型连接。
这是我连接两个张量的方法：
self.embedded_chars = tf.nn.embedding_lookup(self.W, self.input_x) //returns Tensor object
v1 = tf.Variable(tf.zeros([88,77]),dtype=tf.float32)
self.embedded_chars = tf.concat(1,[self.embedded_chars,v1])
但是我收到以下错误：
l2_reg_lambda = FLAGS.l2_reg_lambda中的文件“ test.py”，第93行）init文件中的“ test.py”，第31行 self.embedded_chars = tf.concat（1，[self.embedded_chars，v1]）文件“ lib / python2.7 / site-packages / tensorflow / python / ops / array_ops.py”，行1047，格式为dtype = dtypes。 int32）.get_shape（文件“ lib / python2.7 / site-packages / tensorflow / python / framework / ops.py”，第651行，在convert_to_tensor中as_ref = False）文件“ lib / python2.7 / site-packages / tensorflow /python/framework/ops.py”，第716行，位于internal_convert_to_tensor中ret = conversion_func（value，dtype = dtype，name = name，as_ref = as_ref）文件“ lib / python2.7 / site-packages / tensorflow / python / framework /constant_op.py”，第176行，_constant_tensor_conversion_function中的返回常量（v，dtype = dtype，名称=名称）文件“ lib / python2.7 / site-packages / tensorflow / python / framework / constant_op.py”，第165行，在常量tensor_util.make_tensor_proto（值，dtype = dtype，shape = shape，verify_shape = verify_shape））文件“ lib / python2.7 / site-packages / tensorflow / python / framework / tensor_util.py”，行367，在make_tensor_proto _AssertCompatible中（值，dtype）文件“ lib / python2.7 / site-packages / tensorflow / python / framework / tensor_util.py”，第302行，位于_AssertCompatible（dtype.name，repr（不匹配），type（不匹配）。repr（不匹配），类型（不匹配）。repr（不匹配），类型（不匹配）。name））TypeError：预期为int32，获取的列表中包含类型为'_Message'的张量。
如何正确连接变量和张量？
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假设您使用的是1.0版：如果您查看文档，就会发现concat（https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/concat）希望将值作为第一个参数，将axis作为第二个参数论点。
您的代码应为：
self.embedded_chars = tf.nn.embedding_lookup(self.W, self.input_x) //returns Tensor object v1 = tf.Variable(tf.zeros([88,77]),dtype=tf.float32) self.embedded_chars = tf.concat([self.embedded_chars,v1],1)2020-02-23 15:38:51赞同 展开评论 打赏
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