concat¶
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、uint8，
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]]