导读 小伙伴们在使用TensorFlow时，是否对`tf.concat()`这个函数感到好奇呢？它可是数据合并的好帮手！🤔 其实，`tf.concat()`的作用就是将多个...
小伙伴们在使用TensorFlow时，是否对`tf.concat()`这个函数感到好奇呢？它可是数据合并的好帮手！🤔 其实，`tf.concat()`的作用就是将多个张量按指定维度拼接在一起。简单来说，就像把不同颜色的积木拼成一个更大的结构一样。✨
例如，如果你有两个形状为(2, 3)的矩阵，想要按行（即第0维）合并，只需要这样写：
```python
import tensorflow as tf
tensor_a = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
tensor_b = tf.constant([[7, 8, 9], [10, 11, 12]])
result = tf.concat([tensor_a, tensor_b], axis=0)
```
那么问题来了，如何保存经过`tf.concat()`处理后的结果呢？可以使用`tf.saved_model.save()`，或者保存为检查点文件`.ckpt`。💡 比如：
```python
tf.saved_model.save(result, './model')
```
快去试试吧！掌握这些小技能，你的模型操作会更加得心应手哦～💪
