【Tensorflow】tf.concat函數

tf.concat是連接兩個矩陣的操作

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----   tensorflow 1.3.0 以前

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tf.concat(concat_dim, values, name='concat')

除去name參數用以指定該操作的name，與方法有關的一共兩個參數：

第一個參數concat_dim：必須是一個數，表明在哪一維上連接

     如果concat_dim是0，那麼在某一個shape的第一個維度上連，對應到實際，就是疊放到列上

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]]

             如果concat_dim是1，那麼在某一個shape的第二個維度上連

t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]
tf.concat(1, [t1, t2]) ==> [[1, 2, 3, 7, 8, 9], [4, 5, 6, 10, 11, 12

             如果有更高維，最後連接的依然是指定那個維：

             values[i].shape = [D0, D1, ... Dconcat_dim(i), ...Dn]連接後就是：[D0, D1, ... Rconcat_dim, ...Dn]

# 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]

第二個參數values：就是兩個或者一組待連接的tensor了




/×××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××/


這裏要注意的是：如果是兩個向量，它們是無法調用

tf.concat(1, [t1, t2])

來連接的，因爲它們對應的shape只有一個維度，當然不能在第二維上連了，雖然實際中兩個向量可以在行上連，但是放在程序裏是會報錯的

如果要連，必須要調用tf.expand_dims來擴維：

t1=tf.constant([1,2,3])
t2=tf.constant([4,5,6])
#concated = tf.concat(1, [t1,t2])這樣會報錯
t1=tf.expand_dims(tf.constant([1,2,3]),1)
t2=tf.expand_dims(tf.constant([4,5,6]),1)
concated = tf.concat(1, [t1,t2])#這樣就是正確的

tf.concat是連接兩個矩陣的操作

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----   tensorflow 1.3.0 以後

----   否則會報如下錯誤

----   Shapes (2, 2, 3) and () are incompatible

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tf.concat(values, concat_dim, name='concat')

除去name參數用以指定該操作的name，與方法有關的一共兩個參數：

第二個參數concat_dim：必須是一個數，表明在哪一維上連接

     如果concat_dim是0，那麼在某一個shape的第一個維度上連，對應到實際，就是疊放到列上

t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]
tf.concat([t1, t2], 0) == > [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]

             如果concat_dim是1，那麼在某一個shape的第二個維度上連

t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]
tf.concat([t1, t2], 1) ==> [[1, 2, 3, 7, 8, 9], [4, 5, 6, 10, 11, 12

             如果有更高維，最後連接的依然是指定那個維：

             values[i].shape = [D0, D1, ... Dconcat_dim(i), ...Dn]連接後就是：[D0, D1, ... Rconcat_dim, ...Dn]

# tensor t3 with shape [2, 3]
# tensor t4 with shape [2, 3]
tf.shape(tf.concat([t3, t4], 0)) ==> [4, 3]
tf.shape(tf.concat([t3, t4], 1)) ==> [2, 6]

第二個參數values：就是兩個或者一組待連接的tensor了




/×××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××/


這裏要注意的是：如果是兩個向量，它們是無法調用

tf.concat([t1, t2],
1)

來連接的，因爲它們對應的shape只有一個維度，當然不能在第二維上連了，雖然實際中兩個向量可以在行上連，但是放在程序裏是會報錯的

如果要連，必須要調用tf.expand_dims來擴維：

t1=tf.constant([1,2,3])
t2=tf.constant([4,5,6])
#concated = tf.concat(1, [t1,t2])這樣會報錯
t1=tf.expand_dims(tf.constant([1,2,3]),1)
t2=tf.expand_dims(tf.constant([4,5,6]),1)
concated = tf.concat([t1,t2], 1)#這樣就是正確的