keras.backend concatenate

 

 

import numpy as np

import cv2

import keras.backend as K

import tensorflow as tf

 

t1 = 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)

d4 = K.concatenate([t1 , t2] , axis=0)

 

t1：2-2-2

[
[[1, 2], [2, 3]],
[[4, 4], [5, 3]]
]

t2：2-2-2

[
[[7, 4], [8, 4]],
[[2, 10], [15, 11]]
]

 

d2: axis=-1

[[[  1.   2.   7.   4.]  [  2.   3.   8.   4.]]

 [[  4.   4.   2.  10.]  [  5.   3.  15.  11.]]]

d0: axis=-2

[[[  1.   2.]  [  2.   3.]  [  7.   4.]  [  8.   4.]]

[[  4.   4.]  [  5.   3.]  [  2.  10.]  [ 15.  11.]]]

 

d1: axis=1

[[[  1.   2.]  [  2.   3.]  [  7.   4.]  [  8.   4.]]

 [[  4.   4.]  [  5.   3.]  [  2.  10.]  [ 15.  11.]]]

 

d3: axis=2

[[[  1.   2.   7.   4.]  [  2.   3.   8.   4.]]

 [[  4.   4.   2.  10.]  [  5.   3.  15.  11.]]]

D4: axis=0

 [[[ 1.,  2.], [ 2.,  3.]],

  [[ 4.,  4.], [ 5.,  3.]],

 [[ 7.,  4.], [ 8.,  4.]],

 [[ 2., 10.], [15., 11.]]]