Keras concatenate函数

原文：https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/82380710

keras.layers.concatenate([t1,t2],axis=  )

t1,t2是需要拼接的变量，axis是拼接的轴

import numpy as np
import keras.backend as K
import tensorlfow as tf

t1 = K.variable(np.array([[[1, 2],[2,3]],[[4,4], [5,3]]]))
t2 = K.variable(np.array([[[7, 4],[8,4]],[[2,10],[15,11]]]))

d0 = K.concatenate([t1,t2], axis=0)
d1 = K.concatenate([t1,t2], axis=1)
d2 = K.concatenate([t1,t2], axis=2)
d3 = K.concatenate([t1,t2], axis=-1)

init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)

    print(sess.run(d1))

若是axis=0，则每个变量按第0轴取整体然后拼接，例如按0轴拼接t1和t2，t1的第0轴整体就是t1本身，t2同理，所以直接拼接得

到，按第1轴进行拼接则取t1[0],t2[0]，然后拼接，按第2轴拼接则取t1[0][0],t2[0][0]然后拼接。

例如axis=1,t1[0]=[[1,2],[2,3]],t2[0]=[[7,4],[8,4]],拼接得到[[1,2],[2,3],[7,4],[8,4]]