Łączy listę „N” tensorów wzdłuż pierwszego wymiaru.
Wszystkie tensory wejściowe muszą mieć rozmiar 1 w pierwszym wymiarze.
Na przykład:
# '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.
Różnica między concat i równoległy_concat polega na tym, że concat wymaga obliczenia wszystkich danych wejściowych przed rozpoczęciem operacji, ale nie wymaga znajomości kształtów wejściowych podczas konstruowania grafu. Połączenie równoległe skopiuje fragmenty danych wejściowych na dane wyjściowe, gdy tylko staną się dostępne, w niektórych sytuacjach może to zapewnić poprawę wydajności. Metody publiczne
Wyjście <T> | jako wyjście () Zwraca symboliczny uchwyt tensora. |
statyczny <T> Połączenie równoległe <T> | |
Wyjście <T> | wyjście () Połączony tensor. |
Metody dziedziczone
Metody publiczne
publiczne wyjście <T> asOutput ()
Zwraca symboliczny uchwyt tensora.
Dane wejściowe operacji TensorFlow są wynikami innej operacji TensorFlow. Ta metoda służy do uzyskania symbolicznego uchwytu reprezentującego obliczenia danych wejściowych.
public static ParallelConcat <T> create ( zakres zakresu , wartości Iterable< Operand <T>>, kształt kształtu )
Metoda fabryczna służąca do tworzenia klasy opakowującej nową operację ParallelConcat.
Parametry
zakres | aktualny zakres |
---|---|
wartości | Tensory do połączenia. Wszystkie muszą mieć rozmiar 1 w pierwszym wymiarze i ten sam kształt. |
kształt | ostateczny kształt wyniku; powinna być równa kształtom dowolnego wejścia, ale z liczbą wartości wejściowych w pierwszym wymiarze. |
Zwroty
- nowa instancja ParallelConcat