공개 최종 클래스 ParallelConcat
첫 번째 차원을 따라 'N' 텐서 목록을 연결합니다.
입력 텐서는 모두 첫 번째 차원의 크기가 1이어야 합니다.
예:
# 'x' is [[1, 4]]
# 'y' is [[2, 5]]
# 'z' is [[3, 6]]
parallel_concat([x, y, z]) => [[1, 4], [2, 5], [3, 6]] # Pack along first dim.
concat과 parallel_concat의 차이점은 concat에서는 작업이 시작되기 전에 모든 입력을 계산해야 하지만 그래프 구성 중에 입력 형태를 알 필요가 없다는 것입니다. 병렬 연결은 입력의 일부가 사용 가능해지면 출력에 복사하며, 어떤 상황에서는 성능상의 이점을 제공할 수 있습니다. 공개 방법
출력 <T> | 출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다. |
정적 <T> ParallelConcat <T> | |
출력 <T> | 출력 () 연결된 텐서. |
상속된 메서드
공개 방법
공개 출력 <T> asOutput ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.
public static ParallelConcat <T> create ( Scope 범위, Iterable< Operand <T>> 값, 모양 모양)
새로운 ParallelConcat 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
범위 | 현재 범위 |
---|---|
가치 | 연결할 텐서. 모두 첫 번째 차원의 크기가 1이고 모양이 동일해야 합니다. |
모양 | 결과의 최종 형태; 모든 입력의 모양과 같아야 하지만 첫 번째 차원의 입력 값 개수가 있어야 합니다. |
보고
- ParallelConcat의 새 인스턴스