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, 12]]
with tf.Session() as sess:
A=tf.concat([t1, t2],0)
print(sess.run(A))
结果是
[[ 1 2 3]
[ 4 5 6]
[ 7 8 9]
[10 11 12]]
concat_dim=1是按照列对矩阵进行拼接。
import tensorflow as tf
t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]
with tf.Session() as sess:
A=tf.concat([t1, t2],1)
print(sess.run(A))
结果
[[ 1 2 3 7 8 9]
[ 4 5 6 10 11 12]]
