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tensorflow tf.concat()函数

热度:46   发布时间:2023-12-15 18:55:40.0

原文链接:https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/82380118

tensorflow中用来拼接张量的函数tf.concat(),用法:

tf.concat([tensor1, tensor2, tensor3,...], axis)
  

先给出tf源代码中的解释:


  
  1. t1 = [[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 6]]
  2. t2 = [[ 7, 8, 9], [ 10, 11, 12]]
  3. tf.concat([t1, t2], 0) # [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]
  4. tf.concat([t1, t2], 1) # [[1, 2, 3, 7, 8, 9], [4, 5, 6, 10, 11, 12]]
  5. # tensor t3 with shape [2, 3]
  6. # tensor t4 with shape [2, 3]
  7. tf.shape(tf.concat([t3, t4], 0)) # [4, 3]
  8. tf.shape(tf.concat([t3, t4], 1)) # [2, 6]

这里解释了当axis=0和axis=1的情况,怎么理解这个axis呢?其实这和numpy中的np.concatenate()用法是一样的。

axis=0     代表在第0个维度拼接

axis=1     代表在第1个维度拼接 

对于一个二维矩阵,第0个维度代表最外层方括号所框下的子集,第1个维度代表内部方括号所框下的子集。维度越高,括号越小。

对于这种情况,我可以再解释清楚一点: 

对于[ [ ], [ ]]和[[ ], [ ]],低维拼接等于拿掉最外面括号,高维拼接是拿掉里面的括号(保证其他维度不变)。注意:tf.concat()拼接的张量只会改变一个维度,其他维度是保存不变的。比如两个shape为[2,3]的矩阵拼接,要么通过axis=0变成[4,3],要么通过axis=1变成[2,6]。改变的维度索引对应axis的值。

这样就可以理解多维矩阵的拼接了,可以用axis的设置来从不同维度进行拼接。 

对于三维矩阵的拼接,自然axis取值范围是[0, 1, 2]。

对于axis等于负数的情况

负数在数组索引里面表示倒数(countdown)。比如,对于列表ls = [1,2,3]而言,ls[-1] = 3,表示读取倒数第一个索引对应值。

axis=-1表示倒数第一个维度,对于三维矩阵拼接来说,axis=-1等价于axis=2。同理,axis=-2代表倒数第二个维度,对于三维矩阵拼接来说,axis=-2等价于axis=1。

一般在维度非常高的情况下,我们想在最'高'的维度进行拼接,一般就直接用countdown机制,直接axis=-1就搞定了。

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