具有所有行排列的Tensorflow1 concat 2D张量

在 TensorFlow 1.x 中，您可以使用 tf.concat 函数来连接 2D 张量。假设您有两个 2D 张量，并且希望将它们沿着特定的轴进行连接。以下是一个详细的步骤指南，展示了如何使用 TensorFlow 1.x 连接 2D 张量。

示例

假设我们有两个 2D 张量 tensor1 和 tensor2，我们希望将它们连接起来。

import tensorflow as tf

# 创建两个示例2D张量
tensor1 = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])
tensor2 = tf.constant([[5, 6], [7, 8]])

# 打印原始张量
print("Tensor 1:")
print(tensor1)
print("Tensor 2:")
print(tensor2)

步骤1：沿着行（axis=0）连接

如果您希望沿着行（第0轴）连接张量，可以使用 tf.concat 函数并指定 axis=0。

# 沿着行（axis=0）连接张量
concat_tensor_axis0 = tf.concat([tensor1, tensor2], axis=0)

# 打印连接后的张量
print("Concatenated Tensor along axis 0:")
print(concat_tensor_axis0)

步骤2：沿着列（axis=1）连接

如果您希望沿着列（第1轴）连接张量，可以使用 tf.concat 函数并指定 axis=1。

# 沿着列（axis=1）连接张量
concat_tensor_axis1 = tf.concat([tensor1, tensor2], axis=1)

# 打印连接后的张量
print("Concatenated Tensor along axis 1:")
print(concat_tensor_axis1)

完整代码示例

以下是完整的代码示例，展示了如何在 TensorFlow 1.x 中连接 2D 张量。

import tensorflow as tf

# 创建两个示例2D张量
tensor1 = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])
tensor2 = tf.constant([[5, 6], [7, 8]])

# 打印原始张量
print("Tensor 1:")
print(tensor1)
print("Tensor 2:")
print(tensor2)

# 沿着行（axis=0）连接张量
concat_tensor_axis0 = tf.concat([tensor1, tensor2], axis=0)

# 沿着列（axis=1）连接张量
concat_tensor_axis1 = tf.concat([tensor1, tensor2], axis=1)

# 创建会话并运行
with tf.Session() as sess:
    result_axis0 = sess.run(concat_tensor_axis0)
    result_axis1 = sess.run(concat_tensor_axis1)
    print("Concatenated Tensor along axis 0:")
    print(result_axis0)
    print("Concatenated Tensor along axis 1:")
    print(result_axis1)