Python – tensorflow.concat()

Python – tensorflow.concat()

TensorFlow是谷歌设计的开源Python库,用于开发机器学习模型和深度学习神经网络。

concat()用于沿一维串联张量。

语法: tensorflow.concat( values, axis, name )

参数:

  • values: 它是一个张量或张量的列表。
  • axis: 它是0-D的张量,代表要串联的维度。
  • name(可选):它定义了该操作的名称。

返回:它返回串联的张量。

示例 1:

# 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)

输出:

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)




示例 2:

# 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)

输出:

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)



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