tf.stack(
values,
axis=0,
name='stack'
output:打包后的Tensor,与values相同的类型。
values,
axis=0,
name='stack'
)
定义于:tensorflow/python/ops/array_ops.py。
将秩为R的tensors集合合并为一个秩为R+1的tensor。
将values中的tensor集合打包成一个比values中的每个tensor秩大一的tensor,在axis维度上进行打包。给出一个长度为N的tensor集合,形状是(A, B, C);
如果axis == 0,那么output的tensor将具有形状(N, A, B, C)。
如果axis == 1,那么output的tensor将具有形状(A, N, B, C)。
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]]
这与unstack相反。numpy等价物是
tf.stack([x, y, z]) = np.stack([x, y, z])
参数:
values:具有相同形状和类型的Tensor对象列表。
axis:一个nt。沿着axis打包。默认为第一个维度。有效范围是[-(R+1), R+1)。
name:此操作的名称(可选)。
返回:output:打包后的Tensor,与values相同的类型。