Python tf.raw_ops.Pack用法及代码示例

将N rank-R 张量列表打包到一个rank-(R+1) 张量中。

用法

tf.raw_ops.Pack(
    values, axis=0, name=None
)

参数

values 至少 1 个具有相同类型的 Tensor 对象的列表。必须具有相同的形状和类型。
axis 可选的 int 。默认为 0 。包装的尺寸。负值环绕，因此有效范围是 [-(R+1), R+1) 。
name 操作的名称(可选)。

一个Tensor。具有与 values 相同的类型。

通过沿 axis 维度打包它们，将 values 中的 N 张量打包到比 values 中的每个张量高一级的张量中。给定一个形状为 (A, B, C) 的张量列表；

如果 axis == 0 那么 output 张量将具有形状 (N, A, B, C) 。如果 axis == 1 那么 output 张量将具有形状 (A, N, B, C) 。等等。

例如：

# 'x' is [1, 4]
# 'y' is [2, 5]
# 'z' is [3, 6]
pack([x, y, z]) => [[1, 4], [2, 5], [3, 6]]  # Pack along first dim.
pack([x, y, z], axis=1) => [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

这与 unpack 相反。

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.raw_ops.Pack。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

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返回

例如：