在深度学习中，`tf.stack()` 是一个非常实用的函数，用于将多个张量沿指定维度堆叠起来。简单来说，它能帮助我们把多个形状相似的张量合并成一个更高维度的张量。👀

例如，如果你有三个形状为 `(3,)` 的张量，通过 `tf.stack()` 沿着新的维度堆叠后，结果会变成一个形状为 `(3, 3)` 的二维张量。💡

```python

import tensorflow as tf

定义三个一维张量

a = tf.constant([1, 2, 3])

b = tf.constant([4, 5, 6])

c = tf.constant([7, 8, 9])

沿着第0维堆叠

result = tf.stack([a, b, c], axis=0)

print(result) 输出：[[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]]

```

需要注意的是，堆叠的前提是所有张量的形状必须相同。否则会报错！💪

掌握 `tf.stack()` 的用法，可以更灵活地处理数据结构，特别是在多维数组操作中发挥重要作用。快去试试吧！🚀