なぜtf.stackの代わりにtf.concatを使用するのですか？

Question

tf.stackの代わりにtf.concatを使用する理由はありますか？彼らは非常に似ているようです。結果のテンソルが、テンソルの入力リストと同じ次元数を持つことを保証するだけですか？

Answer 1

実際、私はtf.stackがどのように動作するのか誤解しました。 axisパラメータが既存のディメンションの範囲内にある場合、そのインデックスに新しい軸が挿入されます。

例：

import tensorflow as tf 

t1 = tf.random_normal([1, 3]) 
t2 = tf.random_normal([1, 3]) 

tf.stack([t1, t2], axis=1).shape.as_list() == [1, 2, 3] 
tf.concat([t1, t2], axis=1).shape.as_list() == [1, 6]