如何深入理解TensorFlow中tf.concat()函数的应用？
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`concat`函数用于将具有相同维度的tensor沿着指定轴连接起来。在TensorFlow 1.3版本中，其定义如下：
pythonconcat(values, axis, name='concat')
例如，对于二维tensor，0表示行，1表示列。给定以下tensor：
`t1=[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]``t2=[[7, 8, 9], [10, 11, 12]]`
使用`concat`函数连接这两个tensor：
pythont1=[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]t2=[[7, 8, 9], [10, 11, 12]]
concat()是将tensor沿着指定维度连接起来。
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`concat`函数用于将具有相同维度的tensor沿着指定轴连接起来。在TensorFlow 1.3版本中，其定义如下：
pythonconcat(values, axis, name='concat')
例如，对于二维tensor，0表示行，1表示列。给定以下tensor：
`t1=[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]``t2=[[7, 8, 9], [10, 11, 12]]`
使用`concat`函数连接这两个tensor：
pythont1=[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]t2=[[7, 8, 9], [10, 11, 12]]
concat()是将tensor沿着指定维度连接起来。