keras中的K.concatenate()详解

keras中concatenate源代码如下:

def concatenate(tensors, axis=-1):"""Concatenates a list of tensors alongside the specified axis.# Argumentstensors: list of tensors to concatenate.axis: concatenation axis.# ReturnsA tensor."""if axis < 0:rank = ndim(tensors[0])if rank:axis %= rankelse:axis = 0if py_all([is_sparse(x) for x in tensors]):return tf.sparse_concat(axis, tensors)else:return tf.concat([to_dense(x) for x in tensors], axis)

可以看出keras的concatenate()函数是披了外壳的tf.concat()。不过用法没有tf.concat()那么复杂。对tf.concat()解释可以看我的另一篇博文《tf.concat()详解》，如果只想了解concatenate的用法，可以不用移步。

axis=n表示从第n个维度进行拼接，对于一个三维矩阵，axis的取值可以为[-3, -2, -1, 0, 1, 2]。虽然keras用模除允许axis的取值可以在这个范围之外，但不建议那么用。

可以通过如下小段代码来理解:

import numpy as np
import cv2
import keras.backend as K
import tensorflow as tft1 = 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=-2)
d1 = K.concatenate([t1 , t2] , axis=1)
d2 = K.concatenate([t1 , t2] , axis=-1)
d3 = K.concatenate([t1 , t2] , axis=2)init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:sess.run(init)print(sess.run(d0))print(sess.run(d1))print(sess.run(d2))print(sess.run(d3))

axis=-2，意思是从倒数第2个维度进行拼接，对于三维矩阵而言，这就等同于axis=1。

axis=-1，意思是从倒数第1个维度进行拼接，对于三维矩阵而言，这就等同于axis=2。

输出如下:

d0:
[[[  1.   2.][  2.   3.][  7.   4.][  8.   4.]][[  4.   4.][  5.   3.][  2.  10.][ 15.  11.]]]d1:
[[[  1.   2.][  2.   3.][  7.   4.][  8.   4.]][[  4.   4.][  5.   3.][  2.  10.][ 15.  11.]]]d2:
[[[  1.   2.   7.   4.][  2.   3.   8.   4.]][[  4.   4.   2.  10.][  5.   3.  15.  11.]]]d3:
[[[  1.   2.   7.   4.][  2.   3.   8.   4.]][[  4.   4.   2.  10.][  5.   3.  15.  11.]]]

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