TensorFlow2.0:张量的合并与分割

最新推荐文章于 2023-04-22 15:19:21 发布

原创

最新推荐文章于 2023-04-22 15:19:21 发布 · 2.6k 阅读

3 ·

CC 4.0 BY-SA版权

本文介绍了TensorFlow2.0中处理张量的四个关键函数：tf.concat用于张量合并，tf.stack实现数据堆叠并创建新维度，tf.unstack进行解堆叠操作，以及tf.split函数用于张量分割。详细阐述了每个函数的使用方法和应用场景。

一 tf.concat( ) 函数–合并

In [2]: a = tf.ones([4,35,8])                                                   

In [3]: b = tf.ones([2,35,8])                                                   

In [4]: c = tf.concat([a,b],axis=0)                                             

In [5]: c.shape                                                                 
Out[5]: TensorShape([6, 35, 8])

In [6]: a = tf.ones([4,32,8])                                                   

In [7]: b = tf.ones([4,3,8])                                                    

In [8]: c = tf.concat([a,b],axis=1)                                             

In [9]: c.shape                                                                 
Out[9]: TensorShape([4, 35, 8])