博客主要介绍了TensorFlow的两个操作。一是tf.concat函数，可将多个张量按指定轴拼接，给出了具体拼接示例；二是slice函数，用于对输入的张量进行切片，说明了函数参数含义，并通过示例展示了不同参数下的切片输出结果。
1、tf.concat([tensor1, tensor2, tensor3,...], axis)
t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]
tf.concat([t1, t2], 0) # [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]
tf.concat([t1, t2], 1) # [[1, 2, 3, 7, 8, 9], [4, 5, 6, 10, 11, 12]]
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2、def slice(input_, begin, size, name=None):其中“input_”是你输入的tensor，就是被切的那个，“begin”是每一个维度的起始位置，这个下面详细说，“size”相当于问每个维度拿几个元素出来。
t = tf.constant([[[1, 1, 1], [2, 2, 2]], [[3, 3, 3], [4, 4, 4]], [[5, 5, 5], [6, 6, 6]]])
tf.slice(t, [1, 0, 0], [1, 1, 3])
>>>>>>>>>>
输出：[[[3, 3, 3]]]
tf.slice(t, [1, 0, 0], [1, 2, 3])
>>>>>>>>>>
输出
[[[3, 3, 3], [4, 4, 4]]]
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