TensorFlow是Google設計的開源Python庫，用於開發機器學習模型和深度學習神經網絡。
concat()用於沿一維連接張量。
用法：tensorflow.concat( values, axis, name )
參數：
- values:它是張量或張量列表。
- axis:它是0-D張量，表示要連接的尺寸。
- name(optional):它定義了操作的名稱。
返回值：它返回串聯的張量。
範例1：
Python3
# Importing the library
import tensorflow as tf
# Initializing the input tensor
t1 = [[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]
t2 = [[[7, 4], [8, 4]], [[2, 10], [15, 11]]]
# Printing the input tensor
print('t1:', t1)
print('t2:', t2)
# Calculating result
res = tf.concat([t1, t2], 2)
# Printing the result
print('Result:', res)輸出：
t1: [[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]] t2: [[[7, 4], [8, 4]], [[2, 10], [15, 11]]] Result: tf.Tensor( [[[ 1 2 7 4] [ 3 4 8 4]] [[ 5 6 2 10] [ 7 8 15 11]]], shape=(2, 2, 4), dtype=int32)
範例2：
Python3
# Importing the library
import tensorflow as tf
# Initializing the input tensor
t1 = [[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]
t2 = [[[7, 4], [8, 4]], [[2, 10], [15, 11]]]
# Printing the input tensor
print('t1:', t1)
print('t2:', t2)
# Calculating result
res = tf.concat([t1, t2], 1)
# Printing the result
print('Result:', res)輸出：
t1: [[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]] t2: [[[7, 4], [8, 4]], [[2, 10], [15, 11]]] Result: tf.Tensor( [[[ 1 2] [ 3 4] [ 7 4] [ 8 4]] [[ 5 6] [ 7 8] [ 2 10] [15 11]]], shape=(2, 4, 2), dtype=int32)
相關用法
注：本文由純淨天空篩選整理自aman neekhara大神的英文原創作品 Python – tensorflow.concat()。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。