tensorflow使用张量时的一些注意点tf.concat、tf.reshape、tf.stack

有一段时间没用tensorflow了，现在跑实验还是存在一些坑了，主要是关于张量计算的问题。tensorflow升级1.0版本后与以前的版本并不兼容，可能出现各种奇奇怪怪的问题。

1 tf.concat函数
tensorflow1.0以前函数用法：tf.concat(concat_dim, values, name=’concat’)，第一个参数为连接的维度，可以将几个向量按指定维度连接起来。如：

t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]
#按照第0维连接
tf.concat(0, [t1, t2]) ==> [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]
#按照第1维连接
tf.concat(1, [t1, t2]) ==> [[1, 2, 3, 7, 8, 9], [4, 5, 6, 10, 11, 12]]

tf.concat的作用主要是将向量按指定维连起来，其余维度不变；而1.0版本以后，函数的用法变成：

t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 1