怎样用神经网络将几个张量合并成一个张量

可以使用神经网络中的concatenate函数将多个张量合并成一个张量。该函数将多个张量沿着指定的维度拼接在一起，生成一个新的张量。

例如，使用keras框架中的concatenate函数可以将两个张量合并成一个张量：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

input1 = keras.Input(shape=(10,))
input2 = keras.Input(shape=(20,))
merged = keras.layers.concatenate([input1, input2], axis=-1)

在上面的代码中，我们定义了两个输入张量input1和input2，它们的形状分别为(?, 10)和(?, 20)，然后使用concatenate函数将它们在最后一个维度上合并生成一个新的张量merged。merged的形状为(?, 30)，其中?表示该维度的大小可以是任意的。

类似地，我们可以使用concatenate函数将任意数量的张量合并成一个张量。只需要将这些张量放在一个列表中，然后传递给concatenate函数即可。

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怎样用神经网络将几个张量合并成一个张量 pytorch

可以使用 PyTorch 的 torch.cat() 函数将多个张量合并成一个张量。该函数的语法如下：

torch.cat(seq, dim=0, *, out=None) -> Tensor

其中，seq 是要合并的张量序列，dim 是要沿着哪个维度进行合并，out 是输出张量（可选）。

例如，如果有两个形状为 (3, 4) 的张量 a 和 b，可以通过以下代码将它们在第 0 维上合并成一个形状为 (6, 4) 的张量：

import torch

a = torch.randn(3, 4)
b = torch.randn(3, 4)

c = torch.cat([a, b], dim=0)
print(c.shape)  # 输出：torch.Size([6, 4])

如果要在其他维度上合并，只需指定相应的 dim 参数即可。例如，如果要在第 1 维上合并两个形状为 (3, 4) 的张量 a 和 b，可以这样做：

import torch

a = torch.randn(3, 4)
b = torch.randn(3, 4)

c = torch.cat([a, b], dim=1)
print(c.shape)  # 输出：torch.Size([3, 8])