Halaman ini diterjemahkan oleh Cloud Translation API.
Switch to English

tf.concat

TensorFlow 1 versi Lihat sumber di GitHub

Gabungkan tensor sepanjang satu dimensi.

Digunakan di notebook

Digunakan dalam panduan Digunakan dalam tutorial

Lihat juga tf.tile , tf.stack , tf.repeat .

Merangkai daftar tensor values bersama dimensi axis . Jika values[i].shape = [D0, D1, ... Daxis(i), ...Dn] , hasil bersambung memiliki bentuk

 [D0, D1, ... Raxis, ...Dn]
 

dimana

 Raxis = sum(Daxis(i))
 

Artinya, data dari tensor input bergabung sepanjang axis dimensi.

Jumlah dimensi dari tensor masukan harus cocok, dan semua dimensi kecuali axis harus sama.

Sebagai contoh:

t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]
tf.concat([t1, t2], 0)
<tf.Tensor: shape=(4, 3), dtype=int32, numpy=
array([[ 1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6],
       [ 7,  8,  9],
       [10, 11, 12]], dtype=int32)>
tf.concat([t1, t2], 1)
<tf.Tensor: shape=(2, 6), dtype=int32, numpy=
array([[ 1,  2,  3,  7,  8,  9],
       [ 4,  5,  6, 10, 11, 12]], dtype=int32)>

Seperti di Python, yang axis juga bisa menjadi angka negatif. Negatif axis ditafsirkan sebagai menghitung dari ujung pangkat, yaitu, axis + rank(values) dimensi -th.

Sebagai contoh:

t1 = [[[1, 2], [2, 3]], [[4, 4], [5, 3]]]
t2 = [[[7, 4], [8, 4]], [[2, 10], [15, 11]]]
tf.concat([t1, t2], -1)
<tf.Tensor: shape=(2, 2, 4), dtype=int32, numpy=
  array([[[ 1,  2,  7,  4],
          [ 2,  3,  8,  4]],
         [[ 4,  4,  2, 10],
          [ 5,  3, 15, 11]]], dtype=int32)>
 tf.concat([tf.expand_dims(t, axis) for t in tensors], axis)
 

dapat ditulis kembali sebagai

 tf.stack(tensors, axis=axis)
 

values Daftar Tensor objek atau satu Tensor .
axis 0-D int32 Tensor . Dimensi bersama yang menyatukan. Harus berada di kisaran [-rank(values), rank(values)) . Seperti di Python, mengindeks untuk sumbu adalah 0 berbasis. Positif sumbu dalam kemarahan dari [0, rank(values)) mengacu pada axis dimensi th. Dan sumbu negatif mengacu pada axis + rank(values) dimensi -th.
name Sebuah nama untuk operasi (opsional).

Sebuah Tensor yang dihasilkan dari gabungan dari tensor masukan.