Python 倍增tf.range（）的优雅方式

我有一个（BatchSize X 1）个数的张量，在0到9之间， e、 g:

从每个数字我需要创建一个新的张量，从数字开始，一直下降到数字-9。 例如，对于要创建张量的数字3 i：

3 2 1 0 -1 -2 -3 -4 -5 -6

这可以使用一个单独的：

tf.range(3,3-9,1)

我需要对整个张量执行此操作，以创建一个新的张量（按照上面的示例）：

一种选择是以迭代的方式进行，但这需要我将批量大小硬编码到循环中，我正试图避免这种情况

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任何关于一个好的优雅解决方案的想法都将受到欢迎

您可以使用

tf.range（10）

对张量进行外部减法，方法是正确重塑张量：

import tensorflow as tf
tf.InteractiveSession()
a = tf.constant([3,4,2,2])

b = tf.reshape(a, (-1,1)) - tf.range(10)
b.eval()
#array([[ 3,  2,  1,  0, -1, -2, -3, -4, -5, -6],
#       [ 4,  3,  2,  1,  0, -1, -2, -3, -4, -5],
#       [ 2,  1,  0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7],
#       [ 2,  1,  0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7]], dtype=int32)

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谢谢，这正是我想要的。

3 2 1 0 -1 -2 -3 -4 -5 -6
4 3 2 1 0 -1 -2 -3 -4 -5
2 1 0 -1 -2 -3 -4 -5 -6 -7
. . . . . . . . . .
. . . . . . . . . .
. . . . . . . . . .
2 1 0 -1 -2 -3 -4 -5 -6 -7

import tensorflow as tf
tf.InteractiveSession()
a = tf.constant([3,4,2,2])

b = tf.reshape(a, (-1,1)) - tf.range(10)
b.eval()
#array([[ 3,  2,  1,  0, -1, -2, -3, -4, -5, -6],
#       [ 4,  3,  2,  1,  0, -1, -2, -3, -4, -5],
#       [ 2,  1,  0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7],
#       [ 2,  1,  0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7]], dtype=int32)