假设你的矩阵是A那么tf.concat((A[:,d:], A[:,:d]), axis=1)应该给你你想要的东西。我不知道有任何直接的方法可以使它更有效,但是除非它成为您模型中的瓶颈,否则我不会担心。更新:如果d << D并且您只需要执行一次操作,则由于减少了复制开销(但也会使用更多的内存),因此以下操作可能会更快# allocate D + d columnsA = tf.Variable(tf.zeros((batch, D + d)))# set A[:,:D] to initial value# copy first d columns to the the last d columnsA = A[:,-d:].assign(A[:,:d])# use slicing to ignore the first d columnsA = A[:,d:]