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淺談tensorflow 中tf.concat()的使用

 更新時(shí)間:2020年02月07日 15:28:58   作者:momaojia  
今天小編就為大家分享一篇淺談tensorflow 中tf.concat()的使用,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來(lái)看看吧

concat()是將tensor沿著指定維度連接起來(lái)。其中tensorflow1.3版中是這樣定義的:

concat(values,axis,name='concat')

一、對(duì)于2維來(lái)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(jié)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(jié)果為:[[1, 2, 3, 7, 8, 9], [4, 5, 6, 10, 11, 12]]

二、 對(duì)于3維來(lái)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(jié)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(jié)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(jié)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?jī)?nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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