TensorFlow es una biblioteca Python de código abierto diseñada por Google para desarrollar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo.
concat() se usa para concatenar tensores a lo largo de una dimensión.
Sintaxis: tensorflow.concat (valores, eje, nombre)
Parámetro:
- valores: Es un tensor o lista de tensores.
- eje: Es un tensor 0-D que representa la dimensión a concatenar.
- name(opcional): Define el nombre de la operación.
Devoluciones: Devuelve el Tensor concatenado.
Ejemplo 1:
Python3
# Importing the library import tensorflow as tf # Initializing the input tensor t1 = [[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]] t2 = [[[7, 4], [8, 4]], [[2, 10], [15, 11]]] # Printing the input tensor print('t1: ', t1) print('t2: ', t2) # Calculating result res = tf.concat([t1, t2], 2) # Printing the result print('Result: ', res)
Producción:
t1: [[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]] t2: [[[7, 4], [8, 4]], [[2, 10], [15, 11]]] Result: tf.Tensor( [[[ 1 2 7 4] [ 3 4 8 4]] [[ 5 6 2 10] [ 7 8 15 11]]], shape=(2, 2, 4), dtype=int32)
Ejemplo 2:
Python3
# Importing the library import tensorflow as tf # Initializing the input tensor t1 = [[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]] t2 = [[[7, 4], [8, 4]], [[2, 10], [15, 11]]] # Printing the input tensor print('t1: ', t1) print('t2: ', t2) # Calculating result res = tf.concat([t1, t2], 1) # Printing the result print('Result: ', res)
Producción:
t1: [[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]] t2: [[[7, 4], [8, 4]], [[2, 10], [15, 11]]] Result: tf.Tensor( [[[ 1 2] [ 3 4] [ 7 4] [ 8 4]] [[ 5 6] [ 7 8] [ 2 10] [15 11]]], shape=(2, 4, 2), dtype=int32)
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por aman neekhara y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA