Преобразование массива с изменяемым размером в Tensorflow Tensors

Question

Я пробую предварительный просмотр Tensorflow 2.0 и тестирую исполнение Eager.Я сомневаюсь, что если у вас есть массив массива переменного размера в середине, например,

input.shape
(10,)

input[0].shape
(109, 16)

input[1].shape
(266, 16)

и т. Д. Для остальной части массива, как можно с энтузиазмом конвертировать их в тензоры.

когда я пытаюсь

tf.convert_to_tensor(input)

или

tf.Variable(input)

Я получаю

ValueError: Не удалось преобразовать numpy ndarray в Tensor (Невозможно получить элемент в виде байтов.).

Преобразование каждого вложенного массива работает, но поскольку размер вложенного массива не одинаков, tf.stack не работает.

Любая помощь или предложения?

Answer 1

Это происходило со мной в нетерпении. Глядя на документы здесь , я попытался

tf.convert_to_tensor(input, dtype=tf.float32)

И это сработало для меня.

Answer 2

Кажется, что единственный способ работать с этим - использовать списки списков и затем преобразовывать их в рваные тензоры, поскольку numpy не очень хорошо поддерживает рваные массивы. Будет ли обновление, если я найду что-нибудь новое