如下所示：
import tensorflow as tf a = tf.Variable([4,5,6]) b = tf.Variable([1,2,3]) c = tf.concat(0,[a,b]) init_op = tf.initialize_all_variables() with tf.Session() as sess: sess.run(init_op) print(sess.run(c))
结果打印：
[4 5 6 1 2 3]
以上这篇TensorFlow 合并/连接数组的方法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【听图阁-专注于Python设计】。
Python的matplotlib包可以轻松的将数据可视化，博主最近遇到了一个问题，博主想同时在两个窗口展示两张图，但是代码运行结果总是显示一张图，把当前的图删掉之后才能显示另一张图。网...
在二维卷积函数tf.nn.conv2d()，最大池化函数tf.nn.max_pool()，平均池化函数 tf.nn.avg_pool()中，卷积核的移动步长都需要制定一个参数stride...
不管是写自定义标签还是过滤器，第一件要做的事是创建模板库（Django能够导入的基本结构）。 创建一个模板库分两步走： 第一，决定模板库应该放在哪个...
这里其实是通过获取视频截图的方式获得大小的 下面列举两个小demo import cv2 #引入模块 获取视频截图的 from PIL import Image #引入模块 获取...
本文实例讲述了Python决策树和随机森林算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 决策树和随机森林都是常用的分类算法，它们的判断逻辑和人的思维方式非常类似，人们常常在遇到多个条件组合问题...