最近在使用tensorflow进行网络训练的时候，需要提取出别人训练好的卷积核的部分层的数据。由于tensorflow中的tensor和python中的list不同，无法直接使用加法进行拼接，后来发现一个函数可以完成tensor的拼接。
函数形式如下：
tf.concat(concat_dim,values,name='concat')
其中，第一个参数表示需要拼接的多维tensor，并且可以将多个tensor同事拼接，第二个表示按照哪一个维度拼接（从数字0开始）。
例子：创建一个三维的tensor，然后分别取出最后一个维度（注意：tensor支持与python中list相似的切片操作，可以使用这种方式进行拆分），然后在拼接在一起。
import tensorflow as tf
weights=tf.Variable(tf.truncated_normal([2,3,4],dtype=tf.float32,stddev=1e-1),name='weights')
weight1=weights[0:2,0:3,1:2]
weight2=weights[0:2,0:3,2:3]
weight3=weights[0:2,0:3,1:2]
weight4=tf.concat([weight1,weight2,weight3],2) #2表示最后一个维度
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(sess.run(weights))
print("****************")
print(sess.run(weight4))
以上这篇Tensorflow进行多维矩阵的拆分与拼接实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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