💻✨tf.concat与tf.stack的区别✨💻
导读 在TensorFlow的世界里，`tf.concat`和`tf.stack`是两个常用的张量操作函数，但它们的功能却各有侧重。🤔首先，`tf.concat`就像一个“拼接大...
在TensorFlow的世界里，`tf.concat`和`tf.stack`是两个常用的张量操作函数，但它们的功能却各有侧重。🤔
首先，`tf.concat`就像一个“拼接大师”，它将多个张量沿指定维度合并在一起，前提是这些张量的形状必须在除拼接轴之外的部分完全一致。💡 它就像是把几块积木沿着一条边拼接起来，最终形成更大的一块积木。例如：
```python
a = [[1, 2], [3, 4]]
b = [[5, 6], [7, 8]]
result = tf.concat([a, b], axis=0) 输出 [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]
```
而`tf.stack`更像是“堆叠高手”，它会沿着新创建的维度将张量堆叠起来，所有输入张量的形状必须完全相同。📦 比如，将二维张量堆叠成三维张量：
```python
a = [1, 2]
b = [3, 4]
result = tf.stack([a, b], axis=0) 输出 [[1, 2], [3, 4]]
```
总结来说，`tf.concat`用于合并已有维度，而`tf.stack`则倾向于创建新的维度。两者虽功能不同，但在深度学习任务中都扮演着重要角色！💪🔥
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