談一談數(shù)組拼接tf.concat()和np.concatenate()的區(qū)別
更新時(shí)間：2020年02月07日 15:49:48 作者：mstar1992
今天小編就為大家分享一篇談?wù)剶?shù)組拼接tf.concat()和np.concatenate()的區(qū)別，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(guò)來(lái)看看吧
廢話不多說(shuō)啦，直接看代碼吧！
tf.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]] # tensor t3 with shape [2, 3] # tensor t4 with shape [2, 3] tf.shape(tf.concat(0, [t3, t4])) ==> [4, 3] tf.shape(tf.concat(1, [t3, t4])) ==> [2, 6]
numpy.concatenate
a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b = np.array([[5, 6]]) np.concatenate((a, b), axis=0) array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) np.concatenate((a, b.T), axis=1) array([[1, 2, 5], [3, 4, 6]])
以上這篇談一談數(shù)組拼接tf.concat()和np.concatenate()的區(qū)別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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