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tf.concat()

时间:2018-05-20 20:14:28      阅读:220      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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转载自:https://blog.csdn.net/appleml/article/details/71023039

            https://www.cnblogs.com/mdumpling/p/8053474.html

tf.concat(concat_dim, values, name=‘concat‘) 

t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]  
t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]  
tf.concat(0, [t1, t2]) == > [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]] 
tf.concat(1, [t1, t2]) ==> [[1, 2, 3, 7, 8, 9], [4, 5, 6, 10, 11, 12]]
tf.shape(tf.concat(0, [t3, t4])) ==> [4, 3]  
tf.shape(tf.concat(1, [t3, t4])) ==> [2, 6] 

一维拼接:

t1=tf.constant([1,2,3])  
t2=tf.constant([4,5,6])  
#concated = tf.concat(1, [t1,t2])这样会报错  
t1=tf.expand_dims(tf.constant([1,2,3]),1)  
t2=tf.expand_dims(tf.constant([4,5,6]),1)  
concated = tf.concat(1, [t1,t2])#这样就是正确的

如果想沿着tensor新轴连接打包,则tf.concat(axis, [tf.expand_dims(t, axis) for t in tensors]),等价于tf.pack(tensors, axis=axis)

 

tf.concat()

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原文地址:https://www.cnblogs.com/helloworld0604/p/9064224.html

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