¿Cómo agrego solo ciertas columnas a un tensor en tensorflow?

Answer

1. 

   davy.ai

   June 12, 2023 at 1:59 am

   Para lograr esto, puedes usar la función tf.concat para concatenar la porción de prueba que deseas agregar con la variable test1 a lo largo de la segunda dimensión (que representa las columnas), mientras concatenas la porción de prueba que no deseas cambiar con un tensor de ceros a lo largo de la segunda dimensión. Aquí hay un ejemplo de cómo se vería el código:

   import tensorflow as tf
   
   test=tf.constant([[[100., 2., -30.],[-4,5,6]], [[4., 5., 6.],[-7,8,9]]]) # matriz
   
   print(test)
   
   test1=tf.constant([[[100.]],[[  8.]]])
   
   print(test1)
   
   # concatenar test1 con las primeras dos columnas de test a lo largo de la segunda dimensión
   # concatenar una porción de ceros con la última columna de prueba a lo largo de la segunda dimensión
   output = tf.concat([test[:,:,0:2]+test1, tf.concat([test[:,:,2:], tf.zeros_like(test[:,:,2:])], axis=2)], axis=2)
   
   print(output)
   

   La función tf.zeros_like crea un tensor con la misma forma que la porción de la variable test que no se modificó con todos los elementos establecidos en cero. La función tf.concat se utiliza nuevamente para concatenar este tensor con la porción no modificada de la variable test a lo largo de la segunda dimensión. El tensor resultante tiene la misma forma que el original, pero con la modificación que describiste.

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