📚tf.concat, tf.stack和tf.unstack的用法🚀

发布时间：2025-03-15 00:15:01来源：

在TensorFlow的世界里，`tf.concat`、`tf.stack` 和 `tf.unstack` 是处理张量操作的重要工具。它们各自有不同的应用场景，今天就带大家快速掌握它们的用法！💪

首先，`tf.concat` 是用来沿指定轴拼接张量的函数。例如，如果你想把两个形状为(2, 3)的矩阵沿行方向拼接成一个(4, 3)的矩阵，就可以使用它！💡

👉 示例：`result = tf.concat([tensor1, tensor2], axis=0)`

接着是 `tf.stack`，它的作用是将一组张量堆叠起来，形成一个新的维度。比如，你可以将多个形状为(2,)的向量堆叠成一个(3, 2)的矩阵。📦

👉 示例：`result = tf.stack([vector1, vector2, vector3], axis=0)`

最后是 `tf.unstack`，它的功能正好相反，用于将张量拆分为多个子张量。如果你有一个(3, 2)的矩阵，可以用它拆分成三个形状为(2,)的向量。✂️

👉 示例：`result = tf.unstack(matrix, axis=0)`

这三个函数各有千秋，灵活运用能让代码更高效！💪✨

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