python for循环中循环生成一个tensor向量，怎么把它们都取出来并在for循环外堆叠生成一个新的向量

在Python中，如果你想要在`for`循环中生成TensorFlow的`tf.Tensor`，然后将它们堆叠成一个新的向量，你可以使用`tf.stack()`函数。这里是一个简单的例子：

import tensorflow as tf

# 假设你在每次循环中有生成一个长度为n的向量
# 我们先创建一个空列表来存储每个循环产生的Tensor
tensors_in_loop = []

# 这里是一个模拟的for循环，假设我们有一个list数据
data = [tf.range(i * n, (i + 1) * n) for i in range(5)]  # 每次循环生成一个n元素的向量

# 在循环中，将每个Tensor添加到列表中
for tensor in data:
    tensors_in_loop.append(tensor)

# 使用tf.stack()堆叠所有的Tensor
stacked_tensor = tf.stack(tensors_in_loop)

print(stacked_tensor)

在这个例子中，`tensors_in_loop`列表会保存所有`tf.Tensor`，最后通过`tf.stack()`函数将它们垂直（行方向）堆叠起来。