tf.concat, tf.stack和tf.unstack的用法
tf.concat, tf.stack和tf.unstack的用法
tf.concat
相当于numpy
中的np.concatenate
函数,用于将两个张量在某一个维度(axis)合并起来,例如:
a = tf.constant([[1,2,3],[3,4,5]]) # shape (2,3)
b = tf.constant([[7,8,9],[10,11,12]]) # shape (2,3)
ab1 = tf.concat([a,b], axis=0) # shape(4,3)
ab2 = tf.concat([a,b], axis=1) # shape(2,6)
- 1
- 2
- 3
- 4
tf.stack
其作用类似于tf.concat
,都是拼接两个张量,而不同之处在于,tf.concat
拼接的是两个shape完全相同的张量,并且产生的张量的阶数不会发生变化,而tf.stack
则会在新的张量阶上拼接,产生的张量的阶数将会增加,例如:
a = tf.constant([[1,2,3],[3,4,5]]) # shape (2,3)
b = tf.constant([[7,8,9],[10,11,12]]) # shape (2,3)
ab = tf.stack([a,b], axis=0) # shape (2,2,3)
- 1
- 2
- 3
改变参数axis为2,有:
import tensorflow as tf
a = tf.constant([[1,2,3],[3,4,5]]) # shape (2,3)
b = tf.constant([[7,8,9],[10,11,12]]) # shape (2,3)
ab = tf.stack([a,b], axis=2) # shape (2,3,2)
所以axis是决定其层叠(stack)张量的维度方向的。
而tf.unstack
与tf.stack
的操作相反,是将一个高阶数的张量在某个axis上分解为低阶数的张量,例如:
a = tf.constant([[1,2,3],[3,4,5]]) # shape (2,3)
b = tf.constant([[7,8,9],[10,11,12]]) # shape (2,3)
ab = tf.stack([a,b], axis=0) # shape (2,2,3)
a1 = tf.unstack(ab, axis=0)
其a1的输出为
[<tf.Tensor 'unstack_1:0' shape=(2, 3) dtype=int32>,
<tf.Tensor 'unstack_1:1' shape=(2, 3) dtype=int32>]
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