Python 将具有非定长元素的列表转换为张量

似乎我无法将具有非固定长度元素的列表转换为张量。例如，我得到了一个类似于

[[1,2,3]，[4,5]，[1,4,6,7]

，我想通过

tf将其转换为张量。convert_to_tensor

，它不起作用并抛出一个

值错误：参数必须是密集张量：[[1,2,3]，[4,5]，[1,4,6,7]]-获得形状[3]，但需要[3,3]。

出于某些原因，我不想填充或裁剪元素，有什么方法可以解决它吗？
提前谢谢

Tensorflow（据我所知）目前不支持沿维度具有不同长度的张量

根据您的目标，您可以在列表中填充零（灵感来源于），然后转换为张量。例如，使用numpy：

>>> import numpy as np
>>> x = np.array([[1,2,3],[4,5],[1,4,6,7]])
>>> max_length = max(len(row) for row in x)
>>> x_padded = np.array([row + [0] * (max_length - len(row)) for row in x])
>>> x_padded
array([[1, 2, 3, 0],
   [4, 5, 0, 0],
   [1, 4, 6, 7]])
>>> x_tensor = tf.convert_to_tensor(x_padded)

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我相当肯定TensorFlow不适用于锯齿张量。