廢話不多說啦，直接看程式碼吧！

tf.concat

t1 = [[1,2,3],[4,5,6]]
t2 = [[7,8,9],[10,11,12]]
tf.concat(0,[t1,t2]) ==> [[1,6],[7,12]]
tf.concat(1,3,7,6,10,12]]

# tensor t3 with shape [2,3]
# tensor t4 with shape [2,3]
tf.shape(tf.concat(0,[t3,t4])) ==> [4,3]
tf.shape(tf.concat(1,t4])) ==> [2,6]

numpy.concatenate

a = np.array([[1,2],[3,4]])
b = np.array([[5,6]])
np.concatenate((a,b),axis=0)
array([[1,4],[5,b.T),axis=1)
array([[1,5],4,6]])

以上這篇談一談陣列拼接tf.concat()和np.concatenate()的區別就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支援我們。