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談一談數(shù)組拼接tf.concat()和np.concatenate()的區(qū)別

 更新時(shí)間:2020年02月07日 15:49:48   作者:mstar1992  
今天小編就為大家分享一篇談?wù)剶?shù)組拼接tf.concat()和np.concatenate()的區(qū)別,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

廢話不多說啦,直接看代碼吧!

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]])

以上這篇談一談數(shù)組拼接tf.concat()和np.concatenate()的區(qū)別就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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