TensorFlow中tf.concat的用法

tf.concat是连接两个矩阵的操作

 

tf.concat(concat_dim, values, name='concat')

除去name参数用以指定该操作的name，与方法有关的一共两个参数：

 

第一个参数concat_dim：必须是一个数，表明在哪一维上连接

     如果concat_dim是0，那么在某一个shape的第一个维度上连，对应到实际，就是叠放到列上

1. t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

2. t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]

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

             如果concat_dim是1，那么在某一个shape的第二个维度上连

 

 

1. t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

2. t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]

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

             如果有更高维，最后连接的依然是指定那个维：

             values[i].shape = [D0, D1, ... Dconcat_dim(i), ...Dn]连接后就是：[D0, D1, ... Rconcat_dim, ...Dn]

 

1. # tensor t3 with shape [2, 3]

2. # tensor t4 with shape [2, 3]

3. tf.shape(tf.concat(0, [t3, t4])) ==> [4, 3]

4. tf.shape(tf.concat(1, [t3, t4])) ==> [2, 6]

 

 

第二个参数values：就是两个或者一组待连接的tensor了

 

/×××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××/

这里要注意的是：如果是两个向量，它们是无法调用

 

tf.concat(1, [t1, t2])

来连接的，因为它们对应的shape只有一个维度，当然不能在第二维上连了，虽然实际中两个向量可以在行上连，但是放在程序里是会报错的

 

如果要连，必须要调用tf.expand_dims来扩维：

 

1. t1=tf.constant([1,2,3])

2. t2=tf.constant([4,5,6])

3. #concated = tf.concat(1, [t1,t2])这样会报错

4. t1=tf.expand_dims(tf.constant([1,2,3]),1)

5. t2=tf.expand_dims(tf.constant([4,5,6]),1)

6. concated = tf.concat(1, [t1,t2])#这样就是正确的