为什么我要用tf.concat而不是tf.stack呢？

在TensorFlow中，tf.concat和tf.stack都是用于合并张量的函数，但它们有一些不同之处，因此在不同的情况下选择使用不同的函数。

1. tf.concat：
   • 概念：tf.concat函数用于沿着指定的轴将多个张量连接在一起，创建一个新的张量。
   • 分类：属于张量的连接操作。
   • 优势：tf.concat可以在指定的轴上连接多个张量，可以处理不同形状的张量，并且可以在静态图和动态图模式下使用。
   • 应用场景：适用于需要在指定轴上连接多个张量的情况，例如在神经网络中将多个特征张量连接起来作为输入。
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2. tf.stack：
   • 概念：tf.stack函数用于沿着新的轴将多个张量堆叠在一起，创建一个新的张量。
   • 分类：属于张量的堆叠操作。
   • 优势：tf.stack可以在新的轴上堆叠多个张量，要求所有输入张量的形状必须相同，并且可以在静态图和动态图模式下使用。
   • 应用场景：适用于需要在新的轴上堆叠多个相同形状的张量的情况，例如在神经网络中将多个样本的特征张量堆叠起来作为输入。
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选择使用tf.concat还是tf.stack取决于以下因素：

• 张量形状：如果要连接的张量具有不同的形状，则应使用tf.concat。如果要堆叠的张量具有相同的形状，则可以使用tf.stack。
• 连接轴：如果要在现有轴上连接张量，则应使用tf.concat。如果要在新的轴上堆叠张量，则应使用tf.stack。
• 动态图模式：如果需要在动态图模式下使用，两个函数都可以使用。但在静态图模式下，tf.stack要求输入张量的形状必须是静态已知的，而tf.concat可以处理静态和动态形状。

综上所述，根据具体的需求和情况选择使用tf.concat或tf.stack函数来合并张量。