深度学习中concat与add异同
时间: 2024-04-15 15:17:50 浏览: 153
codesys中CONCAT函数共1页.pdf.zip
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。
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