Tensorflow - 在预定义的值上重塑或分割张量

Question

我需要定义一个图形操作，该操作根据特定值（在此表示为X）将2D张量张量分割为3D，并在第二个和第三个尺寸。

例如，假设我们有以下的张量：

[[1, 2, 3, X, 4, 5, 6], 
[1, 2, X, 5, 6, X, 8], 
[1, 2, 5, X, 8, 9, P]] 

• X是该拆就（可能是等于0或其他任何东西）。
• P是填充符号。

的目标是具备以下条件：

[[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [P, P, P]], 
[[[1, 2, P], [5, 6, P], [8, P, P]], 
[[[1, 2, 5], [8, 9, P], [P, P, P]] 

Tensorflow提供了split功能，但它并没有解决这个问题。 reshape功能不是解决方案，因为拆分需要基于特定的值。

谢谢。

Answer 1

也许你可以用tf.py_func做分割操作。