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    谈一谈数组拼接tf.concat()和np.concatenate()的区别

    栏目:代码类 时间:2020-02-07 18:08

    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IIS7站长之家。

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