深度学习中concat与add异同

concat和add都是深度学习中常用的操作，但它们的作用不同。

concat是将两个或多个张量沿着某个轴拼接起来，形成一个更大的张量。例如，可以将两个形状为(2,3)的矩阵沿着列轴（axis=1）拼接起来，得到一个形状为(2,6)的矩阵。

而add则是将两个张量逐元素相加，要求这两个张量的形状必须相同。例如，可以将两个形状为(2,3)的矩阵相加，得到一个形状为(2,3)的矩阵。

所以说，concat和add的主要区别在于它们对待张量的方式不同。

相关问题

add和concat的区别

在机器学习中，add和concat都是常用的操作，它们的区别在于：

1. add操作：将两个张量相加，逐元素地将它们相加，要求两个张量的shape必须相同。例如，在图像处理中，可以将卷积层的输出和残差连接的张量相加，以实现残差网络（ResNet）。

2. concat操作：将两个张量沿着指定的轴连接，生成一个新的张量。例如，在图像处理中，可以将两个卷积层的输出张量沿着深度方向进行连接，得到一个更深的特征图。

因此，add操作和concat操作的主要区别在于它们对张量的操作方式不同，分别是逐元素相加和沿着指定轴进行连接。