tf.concat的用法
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了tf.concat的用法相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
import numpy as np
import tensorflow as tf
sess=tf.Session()
a=np.zeros((1,2,3,4))
b=np.ones((1,2,3,4))
c1 = tf.concat([a, b], axis=-1) # 倒数第一维度增加，其它不变
d1=sess.run(c1)
print(‘d1=‘,d1)
print(‘d1.shape=‘,d1.shape)
c = tf.concat([a, b], axis=-2) #倒数第二维度增加，其它不变
d=sess.run(c)
print(‘d=‘,d)
print(‘d.shape=‘,d.shape)
a1=np.zeros((3,4))
b1=np.ones((3,4))
c2 = tf.concat([a1, b1], axis=-1) # 如果是二维就和axis=1一样，第2维坐标增加，就是行不变，列增加
d2=sess.run(c2)
print(‘d2=‘,d2)
print(‘d2.shape=‘,d2.shape)
以上是关于tf.concat的用法的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章