??tf.concat

來自專欄 TensorFlow

tf.concat( values, axis, name=concat)

?作用：按著某一維度對value進行連接

?這裡重點說一下沿著某個維度：

舉例：

import tensorflow as tfimg1 = tf.constant(value=[[[[1],[2],[3],[4]], [[1],[2],[3],[4]], [[1],[2],[3],[4]], [[1],[2],[3],[4]]]],dtype=tf.float32)img2 = tf.constant(value=[[[[1],[1],[1],[1]], [[1],[1],[1],[1]], [[1],[1],[1],[1]], [[1],[1],[1],[1]]]],dtype=tf.float32)print(img1.get_shape().as_list())#[1, 4, 4, 1]img = tf.concat(values=[img1,img2],axis=3)[[[[1. 1.] [2. 1.] [3. 1.] [4. 1.]] [[1. 1.] [2. 1.] [3. 1.] [4. 1.]] [[1. 1.] [2. 1.] [3. 1.] [4. 1.]] [[1. 1.] [2. 1.] [3. 1.] [4. 1.]]]]print(img.get_shape().as_list())#[1, 4, 4, 2]

如上面的代碼所示，兩個shape = [1, 4, 4, 1]的tensor連接在一起得到一個shape = [1, 4, 4, 2]的tensor

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