Tensorflow Tensor合并与拆分

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本文介绍了如何在Tensorflow中进行Tensor的合并与拆分。使用`concat`函数将两个3*2*1的三维数组沿着指定维度拼接，并通过`dynamic_partition`函数进行拆分。在拆分过程中，根据指定的Index（值为0和1的数组）将合并后的Tensor分配到不同的数组中，展示了Tensorflow处理Tensor的灵活性。

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合并Tensor: concat([tensor1, tensor2], div, name='concat')


数组d和b都是3*2*1的三维数组，根据指定的维数合并，将对应维上的两个数组进行拼接。


拆分Tensor: dynamic_partition(data, partitions, num_partition, name=None)

参数data为即将被拆分的Tensor，partitions为拆分指定的Index，对于上述合成的tensor conc进行拆分



定义了两组数组，维度为3*2*1，与我们之前合并Tensor时的两个数组维度相同。新定义的两个数组的值：一个全2为0，一个全为1，然后合并新数组作为dynamic_partition函数的参数partitions。运行Session后生成两个array,从两个array的生成顺序可以看到，第一个array为partitions中值为1的数组对应位置在合并数组conc中的值，第二个arra

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