Python 将可变长度张量修剪到最大长度

拥有一个固定维度和一个可变长度维度的二维张量：如何将可变长度维度限制为最大长度？如果可变长度较短，则应保持最大长度（且不填充），但如果可变长度较长，则应仅切割末端

例如，假设所有张量的形状都是

（无，4）

，我想将所有张量的最大形状都限制为

（3，4）

。一个示例输入可以是：

tensor1 = tf.constant([
    [1, 2, 0, 0],
    [1, 3, 4, 0],
    [0, 0, 0, 0],
    [7, 7, 7, 7],
    [7, 8, 9, 1],
], dtype=tf.int32)

…，应将其修剪为：

tensor1_trimmed = tf.constant([
    [1, 2, 0, 0],
    [1, 3, 4, 0],
    [0, 0, 0, 0],
], dtype=tf.int32)

但是，任何小于最大值的值都应保持不变：

tensor2 = tf.constant([
    [9, 9, 9, 9],
    [9, 9, 9, 9],
], dtype=tf.int32)

…应该保持完全相同：

tensor2_trimmed = tf.constant([
    [9, 9, 9, 9],
    [9, 9, 9, 9],
], dtype=tf.int32)

是否有任何内置命令来执行此操作？或者您将如何实现这一点？

支持numpy样式的切片，因此您可以在示例中使用

[：3，：]

>>> tensor1 = tf.constant([
...     [1, 2, 0, 0],
...     [1, 3, 4, 0],
...     [0, 0, 0, 0],
...     [7, 7, 7, 7],
...     [7, 8, 9, 1],
... ], dtype=tf.int32)
>>> tensor1[:3,:]
<tf.Tensor: shape=(3, 4), dtype=int32, numpy=
array([[1, 2, 0, 0],
       [1, 3, 4, 0],
       [0, 0, 0, 0]], dtype=int32)>
>>> tensor2 = tf.constant([
...     [9, 9, 9, 9],
...     [9, 9, 9, 9],
... ], dtype=tf.int32)
>>> tensor2[:3,:]
<tf.Tensor: shape=(2, 4), dtype=int32, numpy=
array([[9, 9, 9, 9],
       [9, 9, 9, 9]], dtype=int32)>

张量1=tf.constant([ ... [1, 2, 0, 0], ... [1, 3, 4, 0], ... [0, 0, 0, 0], ... [7, 7, 7, 7], ... [7, 8, 9, 1], …]，dtype=tf.int32） >>>张量1[：3，：] >>>张量2=tf.常数([ ... [9, 9, 9, 9], ... [9, 9, 9, 9], …]，dtype=tf.int32） >>>张量2[：3，：]