tensorflow随笔——concat(), stack(), unstack()

本文详细介绍了TensorFlow中tf.concat、tf.stack和tf.unstack三个函数的使用方法及应用场景,帮助读者理解如何通过这些函数对张量进行合并与拆分。

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tf.concat用于将多个张量在某维度合并起来,类似于numpy.concatenate。第一个参数为待合并的多个张量列表,第二个参数需指定哪个维度上做合并。待合并的张量shape需要完全相同,并且产生的张量的阶数不会发生变化。

tf.stack(values, axis=0, name='stack')以指定的轴axis,将一个维度为R的张量数组转变成一个维度为R+1的张量。即会在新的张量阶上合并,张量的阶数也会增加。

参数values:一个具有相同形状与数据类型的张量数组。

参数axis:stack就是要将一组相同形状的张量提高一个维度,axis就是这些张量里,将axis指定的维度用所有这些张量数组代替。如axis=2,表示指定在第2个维度,原来的元素用整个张量数组里的元素代替,即(A,B,C)转变成(A,B,N,C)。

参数name:操作的名字。

tf.unstack(value, num=None, axis=0, name='unstack')以指定的轴axis,将一个维度为R的张量数组转变成一个维度为R-1的张量。即将一组张量以指定的轴,减少一个维度。

参数value:一个将要被降维的维度大于0的张量

参数num:指定的维度axis的长度。如果设置为None将自动取值

参数axis:unstack就是要将一个张量降低为低一个维度的张量。axis就是将指定的维度用所有这个张量里同维度的数据代替。

参数name:操作的名字

 

 

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