tensorflow合并5名学生的8门课成绩，成绩随机生成。 随机生成学生1-5的前5门课成绩， 随机生成学生1-5的后3门课成绩， 合并学生1-5的8门课成绩。

在TensorFlow中，你可以使用`tf.data.Dataset`和`tf.random.uniform`函数来模拟这个场景。首先，我们需要创建一个函数来生成指定范围内的随机数，然后按照学生和课程分别创建数据集。以下是实现步骤：

1. 导入必要的库：

import tensorflow as tf
import numpy as np

2. 定义生成随机成绩的函数：

def generate_scores(num_students, num_courses):
    return np.random.randint(0, 101, (num_students, num_courses))

3. 创建两个数据集，一个用于前五门课程，另一个用于后三门课程：

def create_dataset(student_ids, course_scores):
    student_ids = tf.convert_to_tensor(student_ids)
    scores = tf.convert_to_tensor(course_scores)

    # 将学生ID和成绩组合成元组
    data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((student_ids, scores))

    # 分别处理前五门和后三门课程的成绩
    first_five_courses = data.take(5)  # 前五门
    last_three_courses = data.skip(5).take(3)  # 后三门

    # 合并两部分数据
    all_courses = tf.concat([first_five_courses, last_three_courses], axis=1)
    return all_courses

# 生成每个学生的前五门和后三门课程成绩
all_student_courses = []
for i in range(1, 6):  # 学生1到学生5
    first_five = generate_scores(1, 5)
    last_three = generate_scores(1, 3)
    combined_scores = create_dataset(tf.range(1, 6), np.concatenate([first_five, last_three], axis=1))
    all_student_courses.append(combined_scores)

# 将所有学生的所有课程数据堆叠在一起
all_courses_data = tf.concat(all_student_courses, axis=0)

现在`all_courses_data`是一个Tensor，包含了所有五个学生的八门课程成绩。