本篇笔记包含张量的合并与分割，范数统计，张量填充，限幅等操作。
1.合并与分割
合并
张量的合并可以使用拼接(Concatenate)和堆叠(Stack)操作实现，拼接并不会产生新的维度，而堆叠会创建新维度。选择使用拼接还是堆叠操作来合并张量，取决于具体的场景是否需要创建新维度。
拼接 在 TensorFlow 中，可以通过 tf.concat(tensors, axis)，其中 tensors 保存了所有需要合并的张量 List，axis 指定需要合并的维度。合并操作可以在任意的维度上进行，唯一的约束是非合并维度的长度必须一致。
a = tf.random.normal([4,35,8]) # 模拟成绩册 A
b = tf.random.normal([6,35,8]) # 模拟成绩册 B
tf.concat([a,b],axis=0) # 合并成绩册
Out[1]:
<tf.Tensor: id=13, shape=(10, 35, 8), dtype=float32, numpy=...>
《TensorFlow2深度学习》学习笔记（三）Tensorflow进阶
原文：https://www.cnblogs.com/guangfu/p/11923499.html