tf.concat()的理解和使用
一:原型 concat(values, axis, name=“concat”)。简单理解即将传入的values(若干shape完全一样的N维张量)在指定的维度axis(0<= axis <= N-1)上进行拼接,并返回拼接后的张量。 二:代码分析 1:一维张量 a = tf.constant([1,2]) b = tf.constant([3, 4]) c = tf.concat(values=[a, b], axis=0) with tf.Session() as sess: print(sess.run(c)) 如上面代码所示,定义了两个一维张量a和b,axis的可
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