tf.concat中axis的含义与使用
tensorflow中tf.concat的axis的使用我一直理解的比较模糊，这次做个笔记理下自己的思路。
import tensorflow as tf
tf.enable_eager_execution()
import numpy as np
先生成两个矩阵m1, 和m2, 大小为两行三列
m1 = np.random.rand(2,3) # m1.shape (2,3)
m1
>>array([[0.44529968, 0.42451167, 0.07463199],
[0.35787143, 0.22926186, 0.34583839]])
m2 = np.random.rand(2,3) # m2.shape (2,3)
m2
>>array([[0.92811531, 0.6180391 , 0.71969461],
[0.00564108, 0.55381637, 0.17155987]])
接下来采用tf.concat进行连接，简单来说，axis=0实际就是按行拼接，axis=1就是按列拼接
# axis = 0
m3 = tf.concat([m1,m2],axis=0)
m3
>> array([[0.44529968, 0.42451167, 0.07463199],
[0.35787143, 0.22926186, 0.34583839],
[0.92811531, 0.6180391 , 0.71969461],
[0.00564108, 0.55381637, 0.17155987]])
m3.shape
>> (4,3)
# axis = 1
m4 = tf.concat([m1,m2],axis=1)
m4
>>array([[0.44529968, 0.42451167, 0.07463199, 0.92811531, 0.6180391 ,
0.71969461],
[0.35787143, 0.22926186, 0.34583839, 0.00564108, 0.55381637,
0.17155987]])
m4.shape
>>(2,6)
但这实际上这只有在我们的输入是二维矩阵时才可以这样理解。axis的实际含义是根据axis指定的维度进行连接，如矩阵m1的维度为(2,3), 那么axis=0就代表了第一个维度‘2’，因此，将m1和m2按照第一个维度进行连接，得到的新的矩阵就是将第一维度进行相加，其余维度不变，即维度变成了(4,3).
同理，axis=1时就是将矩阵的第二维度进行合并，其余维度不变，即维度变成了（2,6）。
接下来处理三个维度的数据，这也是我们在神经网络数据中经常要用到的，增加的一个维度通常代表了batch_size. 如下面的m5, batch_size=5, 可以理解为每个样本是个2*3的矩阵，一次将5个样本放在一起。
m5 = np.random.rand(5,2,3)
m6 = np.random.rand(5,2,3)
m5
>>array([[[0.04347217, 0.03368232, 0.36017024],
[0.74223151, 0.06609717, 0.38155531]],
[[0.50602728, 0.355745 , 0.93379797],
[0.97572621, 0.53745311, 0.66461841]],
[[0.92832972, 0.02441683, 0.48436203],
[0.69651043, 0.24194495, 0.64623769]],
[[0.66667596, 0.60053027, 0.2970753 ],
[0.13281764, 0.29326326, 0.32393028]],
[[0.40892782, 0.48516547, 0.02298178],
[0.51239083, 0.40151008, 0.29913204]]])
m6
>>array([[[0.58001909, 0.56925704, 0.09798246],
[0.20841893, 0.62683633, 0.17923217]],
[[0.91216164, 0.0200782 , 0.3986682 ],
[0.86687006, 0.83730576, 0.48443545]],
[[0.65641654, 0.59786311, 0.2055584 ],
[0.65391822, 0.74093133, 0.02416627]],
[[0.80778861, 0.22644312, 0.91610686],
[0.0789411 , 0.86955002, 0.41437046]],
[[0.97821668, 0.97118328, 0.97714882],
[0.21543173, 0.06964724, 0.35360077]]])
在这种情况下，axis=0代表的第一个维度的含义就不再是之前认为的行的概念了，现在m5的第一维度的值是5，代表的是batch_size。仍然按照之前的理解，如果设置axis=0, axis=0就是将第一维度进行相加，其余维度不变，因此我们可以得到新的维度为（10,2,3）。
m7 = tf.concat([m5, m6],axis=0)
m7
>> array([[[0.04347217, 0.03368232, 0.36017024],
[0.74223151, 0.06609717, 0.38155531]],
[[0.50602728, 0.355745 , 0.93379797],
[0.97572621, 0.53745311, 0.66461841]],
[[0.92832972, 0.02441683, 0.48436203],
[0.69651043, 0.24194495, 0.64623769]],
[[0.66667596, 0.60053027, 0.2970753 ],
[0.13281764, 0.29326326, 0.32393028]],
[[0.40892782, 0.48516547, 0.02298178],
[0.51239083, 0.40151008, 0.29913204]],
[[0.58001909, 0.56925704, 0.09798246],
[0.20841893, 0.62683633, 0.17923217]],
[[0.91216164, 0.0200782 , 0.3986682 ],
[0.86687006, 0.83730576, 0.48443545]],
[[0.65641654, 0.59786311, 0.2055584 ],
[0.65391822, 0.74093133, 0.02416627]],
[[0.80778861, 0.22644312, 0.91610686],
[0.0789411 , 0.86955002, 0.41437046]],
[[0.97821668, 0.97118328, 0.97714882],
[0.21543173, 0.06964724, 0.35360077]]])
m7.shape
>>(10,2,3)
同理，也可以进行axis=1, axis=2的concat操作。
此外，axis的值也可以设置为负数，如axis=-1实际上就是指倒数第一个维度，如m5的倒数第一个维度的值就是‘3’。因此，axis=2的操作和axis=-1的操作是等价的。