【TensorFlow】tf.concat

https://www.tensorflow.org/versions/master/api_docs/python/tf/concat

功能：在某一维度上连接两个矩阵。

具体用法：

eg:

a1=[[[1,2],[2,3],[3,4]],[[4,5],[5,6],[6,7]]]
a2=[[[9,8],[8,7],[7,6]],[[6,5],[5,4],[4,3]]]

print(sess.run(tf.concat([a1,a2],0)))

[[[1 2]
  [2 3]
  [3 4]]


 [[4 5]
  [5 6]
  [6 7]]


 [[9 8]
  [8 7]
  [7 6]]


 [[6 5]
  [5 4]
  [4 3]]]
print(sess.run(tf.concat([a1,a2],1)))

[[[1 2]
  [2 3]
  [3 4]
  [9 8]
  [8 7]
  [7 6]]


 [[4 5]
  [5 6]
  [6 7]
  [6 5]
  [5 4]
  [4 3]]]
print(sess.run(tf.concat([a1,a2],2)))

[[[1 2 9 8]
  [2 3 8 7]
  [3 4 7 6]]


 [[4 5 6 5]
  [5 6 5 4]
  [6 7 4 3]]]

规律：这个矩阵的合并和c语言以及MATLAB里面的按行或列合并不一样。前n-1维需要把最小单元当成一个整体（例如本例中[[1,2],[2,3],[3,4]]为一个最小单元）

*实在不能理解是如何合并的，只能跟着例程自己找规律