Concatène une liste de tenseurs « N » le long de la première dimension.
Les tenseurs d'entrée doivent tous avoir la taille 1 dans la première dimension.
Par exemple :
# '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.
La différence entre concat et parallel_concat est que concat nécessite que toutes les entrées soient calculées avant le début de l'opération, mais n'exige pas que les formes d'entrée soient connues lors de la construction du graphique. La concatération parallèle copiera des morceaux de l'entrée dans la sortie dès qu'ils seront disponibles, ce qui dans certaines situations peut offrir un avantage en termes de performances. Méthodes publiques
Sortie <T> | comme Sortie () Renvoie le handle symbolique d'un tenseur. |
statique <T> ParallelConcat <T> | |
Sortie <T> | sortir () Le tenseur concaténé. |
Méthodes héritées
Méthodes publiques
sortie publique <T> asOutput ()
Renvoie le handle symbolique d'un tenseur.
Les entrées des opérations TensorFlow sont les sorties d'une autre opération TensorFlow. Cette méthode est utilisée pour obtenir un handle symbolique qui représente le calcul de l’entrée.
public static ParallelConcat <T> create ( Scope scope, Iterable< Operand <T>> valeurs, Shape shape)
Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération ParallelConcat.
Paramètres
portée | portée actuelle |
---|---|
valeurs | Tenseurs à concaténer. Tous doivent avoir la taille 1 dans la première dimension et la même forme. |
forme | la forme finale du résultat ; doit être égal aux formes de n'importe quelle entrée mais avec le nombre de valeurs d'entrée dans la première dimension. |
Retour
- une nouvelle instance de ParallelConcat