特氟康卡特给出'形状必须至少是2级，但是1级'错误，即使两个张量是相同的形状

Question

我试着把两个相同形状的张量流常数合并起来，但是我得到了一个错误。这是密码。（我只是编辑它使init值显式）

将tensorflow导入为tf

b1 = tf.constant(value=[5,8])
b2 = tf.constant(value=[6,9])
b3= tf.concat( [b1, b2] , 1) 

with tf.Session( ) as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run([ b3] ))

给出这个错误

^{pr2}$

尽管这两个张量的形状完全相同。如果我做axis=0，它可以工作，如果我用相同数字的常规numpy数组替换张量，它可以工作，但是张量流常量和axis=1的组合是如何引起问题的。在

Answer 1

我对你的问题有点困惑，但是两个张量的第0轴维数必须相同才能沿着第一个轴连接。使b1具有形状[6,8]或b2具有形状[5,9]有什么作用？这两种情况中的任何一种都会导致成功的串联。

因为我第一次读错了剧本而被编辑。正如我所说的，你不能在第一个轴上连接，因为你的张量是秩1（它们只有一个轴0，或者更确切地说，它们只有1维）。如果它们的级别是2（需要两个维度来描述形状），那么可以在第一个轴上连接而不会出现问题。在

例如，可以将张量（[[5,8]]）和张量（[[6,9]]）连接在轴=1上，因为它们有形状[1,2]，而不仅仅是形状[2]。在