tf.concat([self.pos_h_points, self.pos_t_points], 1)分析一下

`tf.concat` 是 TensorFlow 中的一个函数，用于将多个张量沿着指定的维度进行拼接。拼接的方式可以是水平拼接（`axis=1`）或垂直拼接（`axis=0`），具体取决于拼接时指定的 `axis` 参数。

在这个代码中，`self.pos_h_points` 和 `self.pos_t_points` 都是张量，它们的形状可能不同，但是它们的列数相同。`tf.concat([self.pos_h_points, self.pos_t_points], 1)` 表示将这两个张量沿着第 1 维（即列维度）进行水平拼接。

例如，如果 `self.pos_h_points` 的形状是 `(batch_size, num_features)`，`self.pos_t_points` 的形状是 `(batch_size, num_features)`，那么拼接后的张量形状就是 `(batch_size, 2 * num_features)`，其中每个样本的特征向量是将 `self.pos_h_points` 和 `self.pos_t_points` 的特征向量按照列方向拼接在一起得到的。