tensorflow concat

最新推荐文章于 2024-10-29 01:44:49 发布
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分类专栏： tensorflow 文章标签： tensorflow
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xxiaozr/article/details/72870323
本文详细介绍了 TensorFlow 中的 tf.concat() 函数。该函数用于在指定维度上将多个张量合并为一个张量。文中解释了 1.0 版本前后参数的变化，并提供了具体的使用示例。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

tf.concat()函数是几个矩阵的函数
1.0之前的参数是形如tf.concat(3,[branch1,branch2,branch3,branch4])
第一个参数是需要在哪个维度上进行叠加，3指的是在第四维上进行叠加。branch1,2,3,4是需要叠加的矩阵。
1.0之后参数位置变换，tf.concat([branch1,branch2,…],3)

TensorFlow-tf.concat()函数解析
小硕算法工程师
02-25 367
concat()是将沿着指定维度连接起来。
tensorflow 中 tf.concat 和 tf.stack 使用
qq_37691909的博客
01-05 573
一、 tf.concat  官方解释文档：https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/concat 函数原型： tf.concat(     values, # 要连接的张量     axis, # 指定的连接维度     name='concat' ) 官...
浅谈tensorflow 中tf.concat()的使用
09-18
今天小编就为大家分享一篇浅谈tensorflow 中tf.concat()的使用，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
tensorflow中的concat
qq_42327424的博客
03-31 2269
张量的维度 张量用符合的[]来表示 a = tf.constant([[[1,1],[2,2]],[[3,3],[4,4]]]) 举例说明，这里的[[[1,1],[2,2]],[[3,3],[4,4]]]最左边的连着的三个‘[‘就表示三维张量，最外边的’[‘表示0维度，也就是张量整体，第一维度是第二个’[’，对应[[1,1],[2,2]]，第二维度对应[1,1]，第三维度对应1。 concat的...
【TensorFlow】tf.concat的用法
热门推荐
xf__mao的博客
11-27 10万+
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： 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t1 = [[1, 2
tensorflow 中tf.concat()用法
dovert的博客
08-01 748
concat()是将tensor沿着指定维度连接起来。其中tensorflow1.3版中是这样定义的： concat(values,axis,name='concat') 一、对于2维来说，0表示行，1表示列 t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] with tf.Session() as sess: print(sess.run(tf.concat([t1, t2], 0) )) 结果为：[[1, 2...
TensorFlow 之 tf.concat() 详解
南淮北安的博客
10-03 1913
tensorflow 中用来拼接张量的函数tf.concat() 或者说tf.concat是连接两个矩阵的操作 语法： tf.concat([tensor1, tensor2, tensor3,...], axis) 示例： t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] tf.concat([t1, t2], 0...
tf.concat中axis的含义与使用详解
01-20
tensorflow中tf.concat的axis的使用我一直理解的比较模糊，这次做个笔记理下自己的思路。 import tensorflow as tf tf.enable_eager_execution() import numpy as np 先生成两个矩阵m1, 和m2, 大小为两行三列 m1 =...
短小精悍算例：TensorFlow中concat()函数实现矩阵拼接操作
weixin_39464400的博客
05-15 1007
import tensorflow as tf import numpy as np A = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[2, 2]) #矩阵连接操作，在大型神经网络中用的比较多 AA0 = tf.concat([A, A], axis=0) #上下拼接 AA1 = tf.concat([A, A], axis=1) #左右拼接 #初始化 init = tf.global_variables_initializer() sess = tf.Sessi
tensorflow tf.concat操作
xgli的博客
03-12 4049
在某个试验中，设置了步长为2，3的两个卷积网络，在得到最终结果的时候需要对这两个网络的结果进行拼接，就需要tf.concat函数了。 官方例子：t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] （1）tf.concat([t1, t2], 0) ==> [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10,
笔记 - tensorflow用法：concat
chen_holy的博客
05-13 183
需求：把所有1拼接在一起，2，3同理 import tensorflow as tf x = tf.constant([[[[1,1,1]]], [[[2,2,2]]], [[[3,3,3]]]]) y = tf.constant([[[[1,1,1]]], [[[2,2,2]]], [[[3,3,3]]]]) a = [x, y] with tf.Session() as sess: ...
tensorflow随笔——concat(), stack(), unstack()
爱做菜的炼丹师
08-07 1万+
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...
【TensorFlow】tf.concat()的用法
qq_20014079的博客
10-10 373
tf.concat()是连接两个矩阵的操作。 tf.concat(values,concat_dim, name='concat') concat_dim代表对矩阵按照某一维度进行操作。 concat_dim=0是按行对矩阵进行拼接。 import tensorflow as tf t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] t2 = [[7, 8, 9], [10, 11,...
TensorFlow的tf.concat实例详细介绍
修炼之路
01-08 3826
tf.concat函数：函数功能比较简单，主要用于连接两个数组 参数： values：需要连接的数组 axis：从哪个维度来连接数组 例子： 一维数组 import tensorflow as tf if __name__ == "__main__": a = [1,2,3] b = [4,5,6] c = tf.concat([a,b],0) sess ...
tensorflow中 tf.concat 和直接相加+区别 tf.concat和tf.keras.layers.Concatenate都用于将多个张量（tensors）连接在一起
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论文数据分析辅导,；论文人工智能辅导 huazhongxiaosx
10-29 660
综合来看，这段代码的作用是将一个包含噪声的通道（由`real_channel(r, noise_std)`生成）和一个原始图像（`r`）沿着宽度方向拼接起来，生成一个新的张量`real_data`。例如，如果`real_channel(r, noise_std)`是一个单通道的噪声图像，而`r`是一个三通道的彩色图像，那么拼接后的结果将是一个四通道的图像。如果`real_channel(r, noise_std)`生成的是一个与`r`相同维度的噪声图像，那么结果将是一个每个像素都增加了噪声的图像。
tensorflow语法【tf.concat()详解】
丨汀、的博客
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TensorFlow2-高阶操作（一）：张量合并【concat/拼接（不创造新维度；拼接轴处维度可不同，其他轴维度必须相同）】【stack/堆叠（会创造新维度；各个轴的维度都必须相同）】
u013250861的博客
04-17 2633
一、concat（拼接） concat()是将tensor沿着指定维度连接起来。 tf.concat(values, axis, name='concat') values：A list of Tensor objects or a single Tensor. axis：0-D int32 Tensor. Dimension along which to concatenate. Must be in the range [-rank(values), rank(values)). As in Pyt
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