Vector 用零展开Tensorflow和空间元素中的向量

我希望将向量元素彼此隔开并用零填充：

  a = [1, 5, 7, ..., 3]

具有两个零的空间元素：

  b = [1, 0, 0, 5, 0, 0, 7, 0, 0, ... , 3, 0, 0]

我用以分隔元素的零的数量应该是灵活的

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在Tensorflow中，在图形上执行此操作的最佳方法是什么？

您是否可以按照说明执行此操作（已接受答案的第二个示例）

基本上，我会首先创建

b

作为零向量，然后计算

a

中所有值指向

b

的索引，然后使用链接帖子中的代码将

a

的值分配给这些索引

可能是这样的：

a = tf.constant(np.array([1, 3, 5, 7]))
dim = a.get_shape()[0].value
n = 2
b = tf.fill(dims=[dim*(n+1)], value=0.0)
new_indices = np.array([i + i*n for i in range(0, dim)])
# now call referenced code with new_indices to update `b`

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我不确定这本身是否是最好的方法，但它会完成工作。

谢谢，这确实帮了我的忙！现在我遇到了一个新问题：r0.12上的GPU没有实现tf.sparse_to_dense函数。tf.diag也一样。如果没有支持，我的梯度计算就无法工作，因为我在GPU塔架上实现了它，就像在CIFAR10中一样。我为这个问题提出了一个新问题：