浅谈tensorflow 中tf.concat()的使用
concat()是将tensor沿着指定维度连接起来。其中tensorflow1.3版中是这样定义的：
concat(values,axis,name='concat')
一、对于2维来说，0表示行，1表示列
t1=[[1,2,3],[4,5,6]] t2=[[7,8,9],[10,11,12]] withtf.Session()assess: print(sess.run(tf.concat([t1,t2],0)))
结果为：[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]]
t1=[[1,2,3],[4,5,6]] t2=[[7,8,9],[10,11,12]] withtf.Session()assess: print(sess.run(tf.concat([t1,t2],1)))
结果为：[[1,2,3,7,8,9],[4,5,6,10,11,12]]
二、对于3维来说0表示纵向，1表示行，2表示列
t1=[[[1,1,1],[2,2,2]],[[3,3,3],[4,4,4]]] t2=[[[5,5,5],[6,6,6]],[[7,7,7],[8,8,8]]] withtf.Session()assess: print(sess.run(tf.concat([t1,t2],0)))
结果：[[[111],[222]],[[333],[444]],[[555],[666]], [[777],[888]]]
Tensor("concat_30:0",shape=(4,2,3),dtype=int32)
axis=1的结果如下：
Tensor("concat_31:0",shape=(2,4,3),dtype=int32)
[[[111]，[222]，[555]，[666]]，[[333]，[444]，[777]，[888]]]
axis=2的结果如下：
Tensor("concat_32:0",shape=(2,2,6),dtype=int32)
[[[111555]，[222666]]，[[333777]，[444888]]]
以上这篇浅谈tensorflow中tf.concat()的使用就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持毛票票。
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