深入淺出: TensorFlow tf.stack

一、簡介

tf.stack提供了一種沿新軸堆疊張量列表的方法。它接受一系列張量，並返回所有張量堆疊在一起的單個張量。新軸的位置取決於axis參數的值。tf.stack和tf.concat的不同之處在於tf.concat沿着現有軸連接張量。因此，tf.concat不會增加張量的總尺寸，而是將張量沿着指定軸拼接起來。而tf.stack將多個張量沿新維度拼接成一個張量，因此，它會增加張量的尺寸。

二、axis參數的取值

tf.stack有一個可選參數axis，默認值為0。axis確定新軸應插入的位置。不同的取值會導致不同的行為：

當axis為0時，tf.stack會在新創建的軸0上連接張量列表。例如，如果輸入張量列表的形狀為[2,3]，那麼輸出張量的形狀將為[2,3,2]。

import tensorflow as tf
# 創建兩個張量
a = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
b = tf.constant([[7, 8, 9], [10, 11, 12]])
c = tf.stack([a, b], axis=0)  # 在新維度0上堆疊（2，2）的張量列表
print(c.numpy().shape)

輸出結果：(2, 2, 3)

當axis為1時，tf.stack將在新創建的軸1上連接張量列表，形狀將為[2,3,2]。

import tensorflow as tf
# 創建兩個張量
a = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
b = tf.constant([[7, 8, 9], [10, 11, 12]])
c = tf.stack([a, b], axis=1)  # 在新維度1上堆疊（2，3）的張量列表
print(c.numpy().shape)

輸出結果：(2, 2, 3)

當axis為-1時，tf.stack將在新創建的軸-1（即倒數第二個軸）上連接張量列表，形狀為[2,3,2]。

import tensorflow as tf
# 創建兩個張量
a = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
b = tf.constant([[7, 8, 9], [10, 11, 12]])
c = tf.stack([a, b], axis=-1)  # 在新維度-1上堆疊（2，3）的張量列表
print(c.numpy().shape)

輸出結果：(2, 3, 2)

三、代碼示例

下面是一個實際的示例，展示了如何使用tf.stack連接張量。在這個例子中，我們將用一個for循環隨機生成若干張量，並將這些張量在軸0上拼接起來。

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 生成若干隨機維度相同的張量
tensor_list = []
for i in range(5):
    arr = np.random.randn(3, 4)
    tensor = tf.constant(arr)
    tensor_list.append(tensor)
    
# 將所有張量在軸0上拼接
stacked_tensor = tf.stack(tensor_list, axis=0)

# 檢查張量的形狀
print(stacked_tensor.shape)

輸出結果：(5, 3, 4)

四、注意事項

使用tf.stack時，需要注意以下幾個方面：

1、所有輸入張量的形狀必須相同。如果形狀不一致，會導致錯誤。

2、新的軸的位置由axis參數決定，axis的範圍始於[-(R+1),R]，其中R是輸入張量的秩。例如，如果輸入張量的秩為3，那麼可以通過設置axis=-4, axis=-3, axis=-2, axis=-1, axis=0, axis=1, axis=2, 或 axis=3來定義新軸的位置。

3、與tf.concat不同，tf.stack會增加張量的尺寸。因此在應用時，需要根據具體場景來選擇使用tf.stack還是tf.concat。

五、總結

本文介紹了tf.stack方法的基本用法、axis參數的取值、使用代碼示例以及注意事項。tf.stack可以方便地將多個張量連接為一個張量，並創建新的軸。在實際應用中需要注意輸入張量的形狀必須相同，axis參數的取值必須符合範圍，以及tf.stack會增加張量的尺寸等問題。