tf.stack

tf.stack(
    values,
    axis=0,
    name='stack'
)

将一列秩为R的张量叠加成一个秩为(R+1)的张量。 将值中的张量列表沿轴维进行打包，将其打包成一个比值中的每个张量的秩高1的张量。给出形状张量长度N的列表(A, B, C);如果axis == 0，则输出张量的形状为(N, A, B, C);如果axis == 1，则输出张量的形状为(A, N, B, C)等。

例如:

x = tf.constant([1, 4])
y = tf.constant([2, 5])
z = tf.constant([3, 6])
tf.stack([x, y, z])  # [[1, 4], [2, 5], [3, 6]] (Pack along first dim.)
tf.stack([x, y, z], axis=1)  # [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

这是unstack的反面。相当于numpy的:

tf.stack([x, y, z]) = np.stack([x, y, z])

参数:

• value: 具有相同形状和类型的张量对象列表。
• axis: 一个整型数。要堆叠的轴。默认为第一个维度。负值环绕，所以有效范围是[-(R+1)， R+1)。
• name: 此操作的名称(可选)。

返回值:

• output: 与值类型相同的叠加张量。

返回值:

• ValueError: If axis is out of the range [-(R+1), R+1).

原链接: https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/stack