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在Tensorflow中，如何将张量/数组添加到已经包含多个张量/数组的张量/数组中。tf.concat和st.stack需要相同的形状

在Tensorflow中，可以使用tf.concat和tf.stack函数将张量/数组添加到已经包含多个张量/数组的张量/数组中。这两个函数都要求待拼接的张量/数组具有相同的形状。

tf.concat函数用于在给定的维度上拼接张量/数组。它的语法如下： tf.concat(values, axis)
- values：待拼接的张量/数组列表。
- axis：指定拼接的维度。
- 例如，如果有两个形状为(2, 3)的张量a和b，可以使用tf.concat将它们在第一个维度上拼接成一个形状为(4, 3)的张量： c = tf.concat([a, b], axis=0)
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tf.stack函数用于在新的维度上堆叠张量/数组。它的语法如下： tf.stack(values, axis)
- values：待堆叠的张量/数组列表。
- axis：指定堆叠的维度。
- 例如，如果有两个形状为(2, 3)的张量a和b，可以使用tf.stack将它们在新的维度上堆叠成一个形状为(2, 2, 3)的张量： c = tf.stack([a, b], axis=0)
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需要注意的是，tf.concat和tf.stack函数要求待拼接/堆叠的张量/数组具有相同的形状，否则会抛出异常。在使用这两个函数时，需要确保输入的张量/数组形状一致，或者通过reshape等操作将它们调整为相同的形状。

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