Tensorflow（Python）：如何将标量附加到张量中的每一行

如果我有一个二维张量，第一维是动态的，我怎么能在每行的末尾附加一个标量值呢

如果我把[[1,2]，[3,4]]馈送给张量，我想把它变成[[1,2,5]，[3,4,5]]

示例（不起作用）：

这给了我： ValueError:无法将“concat_3”（op:'ConcatV2'）的标量（改为使用tf.stack）与输入形状连接起来：[]、[？、2]、]

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我认为这需要一些tf.stack、tf.tile和tf.shape的组合，但我似乎无法正确地实现它。

这里有一种方法：

• 展开要附加的标量张量上的维度，使其排名为2
• 用于重复行
• 沿最后一个轴连接两个张量

例如：

import tensorflow as tf

a = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, 2])
c = tf.constant(5)[None, None]  # Expand dims. Shape=(1, 1)
c = tf.tile(c, [tf.shape(a)[0], 1])  # Repeat rows. Shape=(tf.shape(a)[0], 1)
b = tf.concat([a, c], axis=1)

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(b, feed_dict={a: [[1, 2], [3, 4]]}))

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受rvinas答案的启发，我提出了一个更简单的解决方案：

constants=tf.fill（（tf.shape（张量）[0]，1），5.0）#创建常量列向量
张量=tf.keras.layers.Concatenate（轴=1）（[张量，常数]）

IMO填充是最简单的方法：

a = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, 2])
b = tf.pad(a, [[0, 0], [0, 1]], constant_values=5)

将附加一个

5

-列

文档：.

，特别是其中的注释，可以给您一个提示。

a = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, 2])
b = tf.pad(a, [[0, 0], [0, 1]], constant_values=5)