如何将昏暗N的张量列表转换为暗淡的N + 1张量

我需要将维数N的张量列表转换为维数为N + 1的新张量,以便新维度是最正确的维度.

例如,如果x和y将是形状(4,3)的张量,那么我试图通过形成z并将张量x设置为沿第三个的第0个元素来创建形状(4,3,2)的新张量z尺寸和设置张量y作为沿第三维的第一个元素.在伪代码中:

z = tf.fromList([x,y],3)

Tensorflow中最好的方法是什么？我无法从TF 0.7.1的文档中找到它.

如果我正确地读你,你想要交错两个张量的数据.

你想要tf.pack()他们在一起,这将形成一个形状的张量,[2, 4, 3]然后tf.transpose([1, 2, 0])产生张量,以达到你想要的交错.

dga的方法有效,但tf.pack()已从TensorFlow V1.0开始删除.

你可以tf.stack()用来达到同样的目的.

文档:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/stack