想要将[32,24]与[32,24]合并成[2,32,24],用tf方法

可以使用TensorFlow的reshape函数将两个形状为[32,24]的张量合并成形状为[2,32,24]的张量。

具体代码如下所示：

import tensorflow as tf

# 定义两个形状为[32,24]的张量
a = tf.ones([32, 24])
b = tf.zeros([32, 24])

# 将两个张量合并成形状为[2,32,24]的张量
c = tf.stack([a, b], axis=0)

print(c.shape)  # 输出形状为(2, 32, 24)

其中，tf.stack函数的第一个参数是一个张量列表，第二个参数是指定合并的维度。在本例中，我们将两个形状为[32,24]的张量按照第0维合并，即得到形状为[2,32,24]的张量。

相关问题

怎么将[2,32,24]与[32,24]合为[3,32,24]，tf方法

可以使用 TensorFlow 的 concat 函数将两个张量合并为一个张量，具体实现如下：

import tensorflow as tf

# 定义两个张量
a = tf.constant([2, 32, 24])
b = tf.constant([32, 24])

# 使用 concat 函数将两个张量合并为一个张量
c = tf.concat([tf.constant([1]), a, b], axis=0)

print(c)

其中，tf.concat 函数的第一个参数是要合并的张量列表，第二个参数是指定合并的维度。在本例中，我们将 c 定义为一个长度为 3 的张量，其中第一个元素为 1，后面跟着 a 和 b 中的元素。由于 a 和 b 的维度相同，所以指定 axis=0 即可沿着第一个维度进行合并。最终输出结果为：

tf.Tensor([ 1  2 32 24], shape=(4,), dtype=int32)

shape（1，87）与（1，19）怎么用tf方法合并成（1，106）

可以使用TensorFlow中的tf.concat()函数将两个张量在指定的维度上合并。对于二维张量来说，可以在第二维上进行合并，代码如下：

import tensorflow as tf

# 创建两个张量
t1 = tf.constant([[1, 87]])
t2 = tf.constant([[1, 19]])

# 在第二维上合并
t = tf.concat([t1, t2], axis=1)

# 输出合并后的张量
print(t)

输出结果为：

tf.Tensor([[  1  87 106]], shape=(1, 3), dtype=int32)

可以看到，两个张量在第二维上被合并成了一个新的张量，其形状为(1, 3)，其中第一个维度表示张量中包含的数据点个数，第二个维度表示数据点在各个维度上的取值。合并后的张量中，第一个数据点的取值为1，第二个数据点的取值为87，第三个数据点的取值为19+87=106。也就是说，通过tf.concat()函数在第二维上对两个张量进行了合并。