我需要将维数N的张量列表转换为维数为N + 1的新张量，以便新维度成为最正确的维度。
例如，如果x和y是形状（4,3）的张量，那么我试图通过形成z并将张量x设置为第0个元素来创建形状（4,3,2）的新张量z沿第三维度设置张量y作为第三维度的第一个元素。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。
答案 0 :(得分：12)
如果我正确读你，你想交错两个张量的数据。
您希望tf.pack()将它们组合在一起，这将形成一个形状张量[2, 4, 3]，然后tf.transpose([1, 2, 0])，从而产生张量以达到您想要的交错。
答案 1 :(得分：10)
dga的方法有效，但{T}已从TensorFlow V1.0开始删除tf.pack()。
您可以使用tf.stack()来实现相同目标。