tf.concat(
    values,
    axis,
    name='concat'
)

其中：
values： A list of Tensor objects or a single Tensor.單一的tensor物件或者是一個list的tensor物件
axis：連線的維度。注意：這裡0表示的連線維度是第一個括號所在的維度，1表示第二個括號所在維度，2表示第三個括號所在維度..
tf.concat返回的是連線後的tensor。注意這個函式本身不會增加維度

二維舉例：

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

三維舉例：

t1 = [ [[1],[2]] , [[3],[4]] ]
t2 = [ [[5],[6]] , [[7],[8]] ]
tf.concat([t1, t2], 0)表示為[[[1],[2]] , [[3],[4]] , [[5],[6]] , [[7],[8]]]

tf.concat([t1, t2], 1)表示為[[[1],[2],[5],[6]],[[3],[4],[7],[8]]]

tf.concat([t1, t2], 2)表示為[[[1 5],[2 6]],[[3 7],[4 8]]]

為了更直觀我手寫了一個括號級別分明的，如下圖片：