🎉 tf.concat的用法 & tf.concat list 📝

在TensorFlow中，`tf.concat` 是一个非常实用的操作函数，用于将多个张量（tensors）沿着某个指定维度拼接起来。它就像拼图一样，把不同部分组合成一个完整的图像！💡

首先，让我们看看它的基本语法：

```python

tf.concat(values, axis)

```

- `values`：需要拼接的一组张量列表（list of tensors）。

- `axis`：定义沿哪个维度进行拼接。例如，若 `axis=0`，则按行拼接；若 `axis=1`，则按列拼接。

举个例子：

```python

tensor1 = [[1, 2], [3, 4]]

tensor2 = [[5, 6], [7, 8]]

result = tf.concat([tensor1, tensor2], axis=0)

输出：[[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]

```

此外，`tf.concat` 还可以与 Python 的 `list` 结合使用，比如处理数据预处理阶段的特征拼接。只要确保所有张量的形状一致且仅在指定维度上有所不同即可。✨

无论是深度学习模型中的特征融合还是简单的数据操作，`tf.concat` 都是你的得力助手！快去试试吧～💪

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