我们知道,在python中,数据是通过名称跨方法传递的。假设我有一个lista,它是m1()方法的本地值,我想把它传递给另一个方法,在其他方法中对它做一些更改,并保留这些更改,那么它就相当直接了,可以按如下方式进行:
def m1(a):
a.append(5)
def m2():
a = [1, 2, 3, 4]
print('Before: ', a) # Output= Before: [1, 2, 3, 4]
m1(a)
print('After: ', a) # Output= After: [1, 2, 3, 4, 5]
m2()
如果a是张量,怎么做?我想做点什么
^{pr2}$
tf.concat
实际上返回连接的张量,而不是就地执行,因为tensorflow基本上是在图中添加新节点。所以,这个新的张量被添加到图中。在此代码起作用:
输出如下:
^{pr2}$参考这个tf.concat
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