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最近因为工作原因，需要用到tensorflow，对于我这个没搞过深度学习的菜鸟来说，tensorflow实在是。。。。

挺好用的。开个贴记录一些使用方法。

我的记性不好， 只能烂笔头了。

tf.stack



tf.concat

>>> import tensorflow as tf
>>> a = [1,2,3]
>>> b = [4,5,6]
>>> c = tf.concat([a,b],0)
>>> sess = tf.InteractiveSession()
>>> print(sess.run(c))
[1 2 3 4 5 6]
>>> a = [[1,2,3],[4,5,6]]
>>> b = [[1,1,1],[2,2,2]]
>>> c = tf.concat([a,b],0)
>>> print(sess.run(c))
[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [1 1 1]
 [2 2 2]]
>>> c = tf.concat([a,b],1)
>>> print(sess.run(c))
[[1 2 3 1 1 1]
 [4 5 6 2 2 2]]
>>> d = tf.stack([a,b],0)
>>> print(sess.run(d))
[[[1 2 3]
  [4 5 6]]

 [[1 1 1]
  [2 2 2]]]
>>> e = tf.stack([a,b],1)
>>> print(sess.run(e))
[[[1 2 3]
  [1 1 1]]

 [[4 5 6]
  [2 2 2]]]
>>> f = tf.reshape(e,[-1,6])
>>> print(sess.run(f))
[[1 2 3 1 1 1]
 [4 5 6 2 2 2]]

在我的程序里（自定义了一些Op操作），很奇怪，使用concat会报拓扑有环的问题，但是不影响程序运行和结果输出，不知道什么原因，有时间查一下底层实现。

最终选择用stack曲线救国。