Python 如何生成tensorflow矩阵，其中第一列为1，其余列为0

给定向量的个数列表，例如：

[1]
[3] 
[2] 
[1]

其中

lenu列表的形状现在是
（4,1）

并且给定向量的列数，例如
vec_dim=5

我想生成一个张量，其中第一列为1，其余列为0。
例如，形状为
（4,5）
的矩阵如下：

[1 0 0 0 0]
[1 1 1 0 0]
[1 1 0 0 0]
[1 0 0 0 0]

如何做到这一点

我知道我可以通过迭代生成这个矩阵

但在我的情况下，批大小没有设置，即
len_list
的形状是
（无，1）
，我必须向占位符提供批大小以实现此功能。因此，如何生成具有形状
（无，向量大小）
？
的张量？您可以使用
tf.sequence\u mask（）
来实现这一点，它返回表示每个单元格前N个位置的掩码张量

下面是获取上述输出的代码

len_list = np.array([1,3,2,1])

mask = tf.sequence_mask(len_list, maxlen=5, dtype=tf.int32) #maxlen set to 5 to generate (4,5) matrix.

输出：

<tf.Tensor: shape=(4, 5), dtype=int32, numpy=
array([[1, 0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 0, 0],
       [1, 1, 0, 0, 0],
       [1, 0, 0, 0, 0]], dtype=int32)>  

<tf.Tensor: shape=(4, 3), dtype=int32, numpy=
array([[1, 0, 0],
       [1, 1, 1],
       [1, 1, 0],
       [1, 0, 0]], dtype=int32)>  

输出：

<tf.Tensor: shape=(4, 5), dtype=int32, numpy=
array([[1, 0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 0, 0],
       [1, 1, 0, 0, 0],
       [1, 0, 0, 0, 0]], dtype=int32)>  

<tf.Tensor: shape=(4, 3), dtype=int32, numpy=
array([[1, 0, 0],
       [1, 1, 1],
       [1, 1, 0],
       [1, 0, 0]], dtype=int32)>  

您可以使用
tf.sequence\u mask（）
实现这一点，它返回一个表示每个单元格前N个位置的掩码张量

下面是获取上述输出的代码

len_list = np.array([1,3,2,1])

mask = tf.sequence_mask(len_list, maxlen=5, dtype=tf.int32) #maxlen set to 5 to generate (4,5) matrix.

输出：

<tf.Tensor: shape=(4, 5), dtype=int32, numpy=
array([[1, 0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 0, 0],
       [1, 1, 0, 0, 0],
       [1, 0, 0, 0, 0]], dtype=int32)>  

<tf.Tensor: shape=(4, 3), dtype=int32, numpy=
array([[1, 0, 0],
       [1, 1, 1],
       [1, 1, 0],
       [1, 0, 0]], dtype=int32)>  

输出：

<tf.Tensor: shape=(4, 5), dtype=int32, numpy=
array([[1, 0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 0, 0],
       [1, 1, 0, 0, 0],
       [1, 0, 0, 0, 0]], dtype=int32)>  

<tf.Tensor: shape=(4, 3), dtype=int32, numpy=
array([[1, 0, 0],
       [1, 1, 1],
       [1, 1, 0],
       [1, 0, 0]], dtype=int32)>  


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