Объединить два тензора разной формы

Вопрос или проблема

a.shape = (1, 30, 1220) # представляет вектор встраивания текста (30 интервалов, каждый с размером встраивания 1220)
b.shape = (1, 128, 256) # представляет признаки изображения, полученные от предварительно обученной CNN

    a.shape = (1, 30, 1220)
    b.shape = (1, 30, 256)

    a.shape = (1, 30, 1220)
    b.shape = (1, 128, 1220)

    a.shape = (1, 30, 1220)
    b.shape = (1, 128, 30)

    a.shape = (1, 30, 1220)
    b.shape = (1, 1220, 256)

.

Ответ или решение

Для выполнения задачи конкатенации двух тензоров различной формы, нам необходимо учитывать правила и ограничения, касающиеся форматов данных. В данном случае у нас есть два тензора:

• a.shape = (1, 30, 1220): это векторные представления текста, содержащие 30 элементарных фрагментов, каждый из которых имеет размер редукции 1220.
• b.shape = (1, 128, 256): это признаки изображения, полученные в результате обработки с помощью заранее обученной нейронной сети CNN, содержащие 128 характерных признаков, каждый из которых имеет размер 256.

1. Конкатенация элементов b к каждому из 30 фрагментов a

Для того чтобы объединить b с каждым из 30 фрагментов a, необходимо убедиться, что размеры тензоров совпадают вдоль соответствующих осей. В данной ситуации мы можем использовать подход повторной настройки формата b.

Следующий способ демонстрирует, как можно конкатенировать b к каждому из 30 фрагментов a. Мы можем переопределить форму b с помощью трансформации:

import numpy as np

# Предположим, a и b уже определены
a = np.random.rand(1, 30, 1220)  # Пример для a
b = np.random.rand(1, 128, 256)   # Пример для b

# Переопределяем b такой, чтобы его форма была совместима с a
b_expanded = np.repeat(b, 30, axis=1)  # Повторяем b 30 раз по второй оси
# Теперь b_expanded будет иметь форму (1, 30, 128, 256)

# Конкатенируем a и b_expanded вдоль последней оси
result = np.concatenate((a[..., np.newaxis], b_expanded), axis=-1)

После выполнения этих операций result будет иметь форму (1, 30, 128, 1220 + 256), что позволяет объединить пространство признаков различной природы.

2. Конкатенация всего b ко всему a

При попытке объединить весь b с a мы должны учесть, что размеры тензоров опять же не совпадают. Мы можем адаптировать a или b для соответственной конкатенации, изменив размеры так, чтобы они была совместимы.

Вот пример, как можно это сделать, если мы хотим конкатенировать массивы по первой оси (то есть вдоль осей "пакетов"):

# Сначала изменим форму a, чтобы она могла "принять" b.
# Увеличиваем размерность a до (1, 30, 1, 1220) для соответствия по числу пакетов
a_expanded = a[:, :, np.newaxis, :]  # имеет форму (1, 30, 1, 1220)

# Теперь повторяем a по 128 раз по второй оси, так чтобы оно стало (1, 128, 30, 1220)
a_repeated = np.repeat(a_expanded, 128, axis=1)

# Конкатенируем
result_full = np.concatenate((a_repeated, b), axis=2)

Теперь result_full будет иметь форму (1, 128, 30, 1220 + 256).

Заключение

Таким образом, конкатенация тензоров a и b возможно при условии, что необходимо соблюдение согласованности по размерам во всех необходимых измерениях. Подходящий метод и манипуляция форматом данных позволяют реализовать необходимые задачи интеграции текстовых и визуальных признаков. Не забывайте, что выбор подхода зависит от вашего конкретного контекста использования и требований модели.