concat

paddle. concat ( x, axis=0, name=None ) [源代码]

该OP对输入沿 axis 轴进行联结,返回一个新的Tensor。

参数:
  • x (list|tuple) - 待联结的Tensor list或者Tensor tuple ,支持的数据类型为:bool, float16, float32、float64、int32、int64, x 中所有Tensor的数据类型应该一致。

  • axis (int|Tensor,可选) - 指定对输入 x 进行运算的轴,可以是整数或者形状为[1]的Tensor,数据类型为int32或者int64。 axis 的有效范围是[-R, R),R是输入 x 中Tensor的维度, axis 为负值时与 \(axis + R\) 等价。默认值为0。

  • name (str,可选) – 具体用法请参见 Name ,一般无需设置,默认值为None。

返回:联结后的Tensor ,数据类型和 x 中的Tensor相同。

代码示例

import paddle
import numpy as np

in1 = np.array([[1, 2, 3],
                [4, 5, 6]])
in2 = np.array([[11, 12, 13],
                [14, 15, 16]])
in3 = np.array([[21, 22],
                [23, 24]])
x1 = paddle.to_tensor(in1)
x2 = paddle.to_tensor(in2)
x3 = paddle.to_tensor(in3)
zero = paddle.full(shape=[1], dtype='int32', fill_value=0)
# When the axis is negative, the real axis is (axis + Rank(x))
# As follow, axis is -1, Rank(x) is 2, the real axis is 1
out1 = paddle.concat(x=[x1, x2, x3], axis=-1)
out2 = paddle.concat(x=[x1, x2], axis=0)
out3 = paddle.concat(x=[x1, x2], axis=zero)
# out1
# [[ 1  2  3 11 12 13 21 22]
#  [ 4  5  6 14 15 16 23 24]]
# out2 out3
# [[ 1  2  3]
#  [ 4  5  6]
#  [11 12 13]
#  [14 15 16]]