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最近因为工作原因，需要用到tensorflow，对于我这个没搞过深度学习的菜鸟来说，tensorflow实在是。。。。

>>> import tensorflow as tf>>> a = [1,2,3]>>> b = [4,5,6]>>> c = tf.concat([a,b],0)>>> sess = tf.InteractiveSession()>>> print(sess.run(c))[1 2 3 4 5 6]>>> a = [[1,2,3],[4,5,6]]>>> b = [[1,1,1],[2,2,2]]>>> c = tf.concat([a,b],0)>>> print(sess.run(c))[[1 2 3] [4 5 6] [1 1 1] [2 2 2]]>>> c = tf.concat([a,b],1)>>> print(sess.run(c))[[1 2 3 1 1 1] [4 5 6 2 2 2]]>>> d = tf.stack([a,b],0)>>> print(sess.run(d))[[[1 2 3]  [4 5 6]] [[1 1 1]  [2 2 2]]]>>> e = tf.stack([a,b],1)>>> print(sess.run(e))[[[1 2 3]  [1 1 1]] [[4 5 6]  [2 2 2]]]>>> f = tf.reshape(e,[-1,6])>>> print(sess.run(f))[[1 2 3 1 1 1] [4 5 6 2 2 2]]

在我的程序里（自定义了一些Op操作），很奇怪，使用concat会报拓扑有环的问题，但是不影响程序运行和结果输出，不知道什么原因，有时间查一下底层实现。

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