我有这两个矩阵，需要将它们组合起来，如下所示：
它们在代码中的表示如下：
matrix_a = tf.Variable(np.zeros(big_shape, dtype=np.float32))matrix_b = tf.Variable(np.zeros(small_shape, dtype=np.float32)) #在这里我需要将它们组合我该如何做呢？
###################################################### EDITED
感谢@***，我编写了以下代码：
shape = (batch_size, window_size, window_size, num_channels) # 我们要优化的变量 modifier = tf.Variable(np.zeros(shape, dtype=np.float32)) mask = tf.zeros((batch_size, image_size, image_size, num_channels), tf.float32) # 获取输入形状 modifier_shape = tf.shape(modifier) mask_shape = tf.shape(mask) # 生成索引网格 oo, ii, jj, kk = tf.meshgrid(tf.range(modifier_shape[0]), tf.range(modifier_shape[1]), tf.range(modifier_shape[2], modifier_shape[3]), indexing='ij') # 移动索引 ii += y_window jj += x_window # 散布更新 mask_to_apply = tf.tensor_scatter_nd_update(mask, tf.stack([oo, ii, jj, kk], axis=-1), modifier)但现在我遇到了这个错误：
ValueError: Requires start <= limit when delta > 0: 28/1 for 'range_2' (op: 'Range') with input shapes: [], [], [] and with computed input tensors: input[0] = <28>, input[1] = <1>, input[2] = <1>.为什么会这样？
回答：
这是一种实现方法：
