tf.concat and stack用法

亦凉 2022-04-16 05:43 169阅读 0赞

tf.concat(values, axis, name=‘concat’)：按照指定的已经存在的轴合并数组。  
t1 = \[\[1, 2, 3\], \[4, 5, 6\]\]  
t2 = \[\[7, 8, 9\], \[10, 11, 12\]\]  
tf.concat(\[t1, t2\], 0)  
==>  
\[  
\[1, 2, 3\]  
\[4, 5, 6\]  
\[7, 8, 9\]  
\[10, 11, 12

tf.concat(\[t1, t2\], 1)  
=>  
\[  
\[1, 2, 3, 7, 8, 9\]  
\[4, 5, 6, 10, 11, 12\]  
\]  
类似的函数还有一个tf.stack  
以下内容转自：[https://www.toutiao.com/i6463423755296178702/][https_www.toutiao.com_i6463423755296178702]

## tf.stack() ##

tf.stack(values, axis=0, name=’stack’)  
以指定的轴axis，将一个维度为R的张量数组转变成一个维度为R+1的张量。即将一组张量以指定的轴，提高一个维度。

假设要转变的张量数组values的长度为N,其中的每个张量的形状为(A, B, C)。  
如果轴axis=0，则转变后的张量的形状为(N, A, B, C)。  
如果轴axis=1，则转变后的张量的形状为(A, N, B, C)。  
如果轴axis=2，则转变后的张量的形状为(A, B, N, C)。其它情况依次类推。

举例如下：  
‘x’ is \[1, 4\]， 形状是(2)，维度为1  
‘y’ is \[2, 5\]， 形状是(2)，维度为1  
‘z’ is \[3, 6\]， 形状是(2)，维度为1  
stack(\[x, y, z\]) => \[\[1, 4\], \[2, 5\], \[3, 6\]\] \# axis的值默认为0。输出的形状为(3, 2)  
stack(\[x, y, z\], axis=1) => \[\[1, 2, 3\], \[4, 5, 6\]\] \# axis的值为1。输出的形状为(2, 3)

‘x’ is \[\[1,1,1,1\],\[2,2,2,2\],\[3,3,3,3\]\]，形状是(3,4)，维度为2  
‘y’ is \[\[4,4,4,4\],\[5,5,5,5\],\[6,6,6,6\]\]，形状是(3,4)，维度为2  
stack(\[x,y\]) => \[\[\[1,1,1,1\],\[2,2,2,2\],\[3,3,3,3\]\], \[\[4,4,4,4\],\[5,5,5,5\],\[6,6,6,6\]\]\] \# axis的值默认为0。输出的形状为(2, 3, 4)  
stack(\[x,y\],axis=1) => \[\[\[1,1,1,1\],\[4,4,4,4\]\],\[\[2,2,2,2\],\[5,5,5,5\]\],\[\[3,3,3,3\],\[6,6,6,6\]\]\] \# axis的值为1。输出的形状为(3, 2, 4)  
stack(\[x,y\],axis=2) => \[\[\[1,4\],\[1,4\],\[1,4\],\[1,4\]\],\[\[2,5\],\[2,5\],\[2,5\],\[2,5\]\],\[\[3,6\],\[3,6\],\[3,6\],\[3,6\]\]\]\# axis的值为2。输出的形状为(3, 4, 2)

axis可这样理解：stack就是要将一组相同形状的张量提高一个维度。axis就是这些张量里，将axis指定的维度用所有这些张量数组代替。如axis=2，表示指定在第2个维度，原来的元素用整个张量数组里的元素代替，即从(A, B, C)转变为(A, B, N, C)

参数:  
values: 一个有相同形状与数据类型的张量数组。  
axis: 以轴axis为中心来转变的整数。默认是第一个维度即axis=0。支持负数。取值范围为\[-(R+1), R+1)  
name: 这个操作的名字（可选）  
返回:被提高一个维度后的张量  
异常: ValueError: 如果轴axis超出范围\[-(R+1), R+1).

## tf.unstack() ##

tf.unstack(value, num=None, axis=0, name=’unstack’)  
以指定的轴axis，将一个维度为R的张量数组转变成一个维度为R-1的张量。即将一组张量以指定的轴，减少一个维度。正好和stack()相反。

将张量value分割成num个张量数组。如果num没有指定，则是根据张量value的形状来指定。如果value.shape\[axis\]不存在，则抛出ValueError的异常。

假如一个张量的形状是(A, B, C, D)。  
如果axis == 0，则输出的张量是value\[i, :, :, :\],i取值为\[0,A)，每个输出的张量的形状为(B,C,D)。  
如果axis == 1，则输出的张量是value\[:, i, :, :\],i取值为\[0,B)，每个输出的张量的形状为(A,C,D)。  
如果axis == 2，则输出的张量是value\[:, :, i, :\],i取值为\[0,C)，每个输出的张量的形状为(A,B,D)。依次类推。

举例如下：  
‘x’ is \[\[1,1,1,1\],\[2,2,2,2\],\[3,3,3,3\]\] \# 形状是(3,4)，维度为2  
unstack(x,axis=0) =>以指定的维度0为轴，转变成3个形状为(4)张量\[1,1,1,1\],\[2,2,2,2\],\[3,3,3,3\]  
unstack(x,axis=1) =>以指定的维度1为轴，转变成4个形状为(3)张量\[1,2,3\],\[1,2,3\],\[1,2,4\],\[1,2,3\]

axis可这样理解：unstack就是要将一个张量降低为低一个维度的张量数组。axis就是将axis指定的维度，用所有这个张量里同维度的数据代替。

参数:  
value: 一个将要被降维的维度大于0的张量。  
num: 整数。指定的维度axis的长度。如果设置为None(默认值),将自动求值。  
axis: 整数.以轴axis指定的维度来转变 默认是第一个维度即axis=0。支持负数。取值范围为\[-R, R)  
name: 这个操作的名字（可选）  
返回:  
从张量value降维后的张量数组。  
异常:  
ValueError: 如果num没有指定并且无法求出来。  
ValueError: 如果axis超出范围 \[-R, R)。  
例子参见：

[https://colab.research.google.com/drive/1MWUJKxqbXHeVmzh3JctTRTNDtBf7WF-4][https_colab.research.google.com_drive_1MWUJKxqbXHeVmzh3JctTRTNDtBf7WF-4]

[https_www.toutiao.com_i6463423755296178702]: https://www.toutiao.com/i6463423755296178702/
[https_colab.research.google.com_drive_1MWUJKxqbXHeVmzh3JctTRTNDtBf7WF-4]: https://colab.research.google.com/drive/1MWUJKxqbXHeVmzh3JctTRTNDtBf7WF-4