这段文字基本上介绍的是TensorFlow中的张量运算，特别是张量的拼接和堆叠操作。

1. 拼接tf.concat用于将两个或优良几个张量沿着指定的轴连接起来。拼接后的张量在指定轴上的维度是原来各个张量在该维度维度的总和，其他维度保持不变。

   

2. 堆叠tf.stack用于将优良几个张量沿着新鲜的轴堆叠起来。堆叠后的张量会许多些一个维度，其他维度不变。tf.stackNeng视为在原有维度的基础上许多些一个维度。

• 维度变来变去用tf.concat时 张量的维度不会许多些，而用tf.stack时张量的维度会许多些。
• 形状要求无论是拼接还是堆叠， 输入的张量非...不可具有相同的形状，除了拼接操作中用于连接的轴。
• axis参数对于tf.concat， axis参数指定了连接的轴；对于tf.stack，axis参数指定了新鲜许多些的轴的位置。

python import tensorflow as tf

a = tf.constant b = tf.constant

concat_result = tf.concat print # 输出：

stack_result = tf.stack print # 输出：

在第一个例子中， 用tf.concat在轴0上拼接张量，后来啊是一个形状为的张量。在第二个例子中，用tf.stack在轴0上堆叠张量，后来啊是一个形状为的张量，许多了一个维度。