tf.concat, tf.stack和tf.unstack的用法

tf.concat相当于numpy中的np.concatenate函数，用于将两个张量在某一个维度(axis)合并起来，例如：

a = tf.constant([[1,2,3],[3,4,5]]) # shape (2,3) b = tf.constant([[7,8,9],[10,11,12]]) # shape (2,3) ab1 = tf.concat([a,b], axis=0) # shape(4,3) ab2 = tf.concat([a,b], axis=1) # shape(2,6)

tf.stack其作用类似于tf.concat，都是拼接两个张量，而不同之处在于，tf.concat拼接的是两个shape完全相同的张量，并且产生的张量的阶数不会发生变化，而tf.stack则会在新的张量阶上拼接，产生的张量的阶数将会增加，例如：

a = tf.constant([[1,2,3],[3,4,5]]) # shape (2,3) b = tf.constant([[7,8,9],[10,11,12]]) # shape (2,3) ab = tf.stack([a,b], axis=0) # shape (2,2,3)

改变参数axis为2，有：

import tensorflow as tf a = tf.constant([[1,2,3],[3,4,5]]) # shape (2,3) b = tf.constant([[7,8,9],[10,11,12]]) # shape (2,3) ab = tf.stack([a,b], axis=2) # shape (2,3,2)

 

 

所以axis是决定其层叠(stack)张量的维度方向的。

而tf.unstack与tf.stack的操作相反，是将一个高阶数的张量在某个axis上分解为低阶数的张量，例如：

a = tf.constant([[1,2,3],[3,4,5]]) # shape (2,3) b = tf.constant([[7,8,9],[10,11,12]]) # shape (2,3) ab = tf.stack([a,b], axis=0) # shape (2,2,3) a1 = tf.unstack(ab, axis=0)

 

其a1的输出为

[<tf.Tensor 'unstack_1:0' shape=(2, 3) dtype=int32>, <tf.Tensor 'unstack_1:1' shape=(2, 3) dtype=int32>]