tensorflow tf.concat操作

在某个试验中，设置了步长为2，3的两个卷积网络，在得到最终结果的时候需要对这两个网络的结果进行拼接，就需要tf.concat函数了。 官方例子：

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

如果按照正常的python数组来理解，那么t1和t2的维度数为2*3， （1）拼接得到的维度数为4*3， 则可以认为（2+2）*3。注意concat的第二个参数。 （2）拼接得到的维度数为2*6， 则可以认为2*(3+3)。注意concat的第二个参数。 应该大概明白tf.concat输入和输出了。