tensorflow之张量扩张Broadcasting、合并、分割

BroadCasting：张量维度的扩张，如果a张量和b张量维度不同，不能进行合并（或者相互加减），那么就在张量少的那一端添加一些元素，使得a张量和b张量维度相同。

原理图： 

 

 

 

 

 张量的合并

 

tf.concat([a,b],axis=0)#合并a和b张量，在0维度上进行合并，维度不变

 

 合并改变维度

tf.stack([a,b],axis=3).shape#合并之后在第三张量列增加一个维度

 

 

concat要求第一个维度不相等，但是后面维度必须相等，stack必须所有维度都相等，才能增加新维度 

 

如何切割一个数据：

unstack :

a=tf.ones([4,35,8])
b=tf.ones([4,35,8])
c=tf.stack([a,b])#合并
aa,bb=tf.unstack(c,axis=0) #分割

 

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