tensor(np.stack(images))，images是一个图像列表

在TensorFlow或PyTorch等深度学习库中，`np.stack()` 是一个NumPy函数，用于堆叠一组数组以创建一个新的数组，其形状是各个输入数组形状的一维组合。如果你有一个图像列表 `images`，每个元素都是一个二维图像（即一个矩阵），你可以通过 `np.stack()` 函数沿着新的第一个维度（通常称为批次）将它们堆叠起来，形成一个新的三维张量，其中第一维代表批量，第二维和第三维代表原始图像的宽度和高度。

这里是一个简单的示例[^1]：

import tensorflow as tf

# 假设images是一个包含多张图片的列表，每张图片是numpy数组
images = ...  # [image1, image2, ..., imagen]

# 使用np.stack()堆叠这些图片
stacked_images = np.stack(images)

# 创建一个 TensorFlow tensor 从 numpy array
tf_stacked_images = tf.convert_to_tensor(stacked_images, dtype=tf.float32)
print(tf_stacked_images.shape)  # 输出：(n_images, height, width), 其中 n_images 是图像的数量

在这个操作中，`images` 中每个元素（单个图像）都被视为一个一维张量（rank-1 tensor），而 `np.stack()` 沿着新的轴将它们组合成一个二维张量（batch x height x width），适合于许多机器学习模型的输入格式。