谈一谈数组拼接tf.concat()和np.concatenate()的区别
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2020-09-18
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谈一谈数组拼接谈一谈数组拼接tf.concat()和和np.concatenate()的区别的区别
今天小编就为大家分享一篇谈谈数组拼接tf.concat()和np.concatenate()的区别，具有很好的参考价值，希望对
大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
废话不多说啦，直接看代码吧！
tf.concat
t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]
tf.concat(0, [t1, t2]) ==> [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]
tf.concat(1, [t1, t2]) ==> [[1, 2, 3, 7, 8, 9], [4, 5, 6, 10, 11, 12]]
# tensor t3 with shape [2, 3]
# tensor t4 with shape [2, 3]
tf.shape(tf.concat(0, [t3, t4])) ==> [4, 3]
tf.shape(tf.concat(1, [t3, t4])) ==> [2, 6]
numpy.concatenate
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6]])
np.concatenate((a, b), axis=0)
array([[1, 2],
[3, 4],
[5, 6]])
np.concatenate((a, b.T), axis=1)
array([[1, 2, 5],
[3, 4, 6]])
以上这篇谈一谈数组拼接tf.concat()和np.concatenate()的区别就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也
希望大家多多支持我们。
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