如何在tensorflow中填充序列

我有一个包含不规则张量的数据集，如下所示：

non_ragged_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1, 5, 3, 2, 8])
non_ragged_dataset = non_ragged_dataset.map(tf.range)
batched_non_ragged_dataset = non_ragged_dataset.apply(
    tf.data.experimental.dense_to_ragged_batch(2))
for element in batched_non_ragged_dataset:
    print(element)
----output----
<tf.RaggedTensor [[0], [0, 1, 2, 3, 4]]>
<tf.RaggedTensor [[0, 1, 2], [0, 1]]>
<tf.RaggedTensor [[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]]>

<tf.RaggedTensor [[0], [0, 1, 2, 3, 4], [0], [0], [0]]>
<tf.RaggedTensor [[0, 1, 2], [0, 1], [0], [0], [0]]>
<tf.RaggedTensor [[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], [0], [0], [0], [0]]>

non_ragged_dataset=tf.data.dataset.from_tensor_切片（[1,5,3,2,8]）
non_ragged_dataset=non_ragged_dataset.map（tf.range）
批处理非不规则数据集=非不规则数据集。应用(
tf.数据.实验.密集至不规则批次（2））
对于成批\u非\u不规则\u数据集中的元素：
打印（元素）
----输出----

每个碎布传感器表示一个序列，形状为（无，无）。我想将序列转换为length=5，即shape=（5，无），如下所示：

non_ragged_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1, 5, 3, 2, 8])
non_ragged_dataset = non_ragged_dataset.map(tf.range)
batched_non_ragged_dataset = non_ragged_dataset.apply(
    tf.data.experimental.dense_to_ragged_batch(2))
for element in batched_non_ragged_dataset:
    print(element)
----output----
<tf.RaggedTensor [[0], [0, 1, 2, 3, 4]]>
<tf.RaggedTensor [[0, 1, 2], [0, 1]]>
<tf.RaggedTensor [[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]]>

<tf.RaggedTensor [[0], [0, 1, 2, 3, 4], [0], [0], [0]]>
<tf.RaggedTensor [[0, 1, 2], [0, 1], [0], [0], [0]]>
<tf.RaggedTensor [[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], [0], [0], [0], [0]]>

---

有什么办法吗？谢谢大家

您只需将必要数量的行连接到每个不规则张量：

将tensorflow导入为tf
def pad_不规则_阵列（长度）：
def变换（r）：
pad_size=tf.math.max（长度-r.nrows（），0）
返回tf.concat（[r，tf.zeros（[pad_size，1]，dtype=r.dtype）]，轴=0）
返回变换
长度=5
dataset=（tf.data.dataset.from_张量_切片（[1,5,3,2,8]））
.map（tf.range）
.应用（tf.数据.实验.密集型至不规则型批次（2））
.map（pad_ragged_数组（长度）））
对于数据集中的元素：
打印（元素）
# 
# 
# 

我不理解您要执行的转换。第一个参差不齐的张量增加了2行，因此现在它有4行。第二个添加了3，得到5行，最后一个添加了4，得到5行。我不明白这与

length=10

有什么关系。哦，对不起，我会修复它的。我已经尝试过多次使用padded\u batch函数，但都失败了：

dataset.padded\u batch（batch\u size=2，padded\u shapes=（5，None），padding\u value=[0]）

或

dataset.padded\u batch（batch\u size=2，padded\u shaped\u=（5，None），padding\u value=0）

或

数据集。填充的批次（批次大小=2，填充的形状=5，填充值=[0]）

或。。。