淺談tensorflow 中tf.concat()的使用
concat()是將tensor沿著指定維度連接起來。其中tensorflow1.3版中是這樣定義的：
concat(values,axis,name='concat')
一、對于2維來說，0表示行，1表示列
t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] with tf.Session() as sess: print(sess.run(tf.concat([t1, t2], 0) ))
結果為：[[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]] with tf.Session() as sess: print(sess.run(tf.concat([t1, t2], 1) ))
結果為：[[1, 2, 3, 7, 8, 9], [4, 5, 6, 10, 11, 12]]
二、 對于3維來說 0表示縱向，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]]] with tf.Session() as sess: print(sess.run(tf.concat([t1, t2], 0) ))
結果：[[[1 1 1],[2 2 2]] , [[3 3 3],[4 4 4]] , [[5 5 5],[6 6 6]] , [[7 7 7],[8 8 8]]]
Tensor("concat_30:0", shape=(4, 2, 3), dtype=int32)
axis=1的結果如下：
Tensor("concat_31:0", shape=(2, 4, 3), dtype=int32)
[[[1 1 1]， [2 2 2]，[5 5 5]，[6 6 6]]， [[3 3 3]， [4 4 4]，[7 7 7]， [8 8 8]]]
axis=2的結果如下：
Tensor("concat_32:0", shape=(2, 2, 6), dtype=int32)
[[[1 1 1 5 5 5]，[2 2 2 6 6 6]]， [[3 3 3 7 7 7]， [4 4 4 8 8 8]]]
以上這篇淺談tensorflow 中tf.concat()的使用就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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