প্রথম মাত্রা বরাবর `N` টেনসরের একটি তালিকা সংযুক্ত করে।
ইনপুট টেনসরগুলির প্রথম মাত্রায় 1 আকার থাকা প্রয়োজন৷
উদাহরণস্বরূপ:
# '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.
CONCAT এবং parallel_concat মধ্যে পার্থক্য হচ্ছে CONCAT প্রয়োজন ইনপুট সবার সামনে অপারেশন শুরু হবে নির্ণিত করা কিন্তু প্রয়োজন হয় না যে ইনপুট আকার গ্রাফ নির্মানের সময় পরিচিত করা হয়। সমান্তরাল কনক্যাট ইনপুটের টুকরোগুলি উপলব্ধ হওয়ার সাথে সাথে আউটপুটে অনুলিপি করবে, কিছু পরিস্থিতিতে এটি একটি কর্মক্ষমতা সুবিধা প্রদান করতে পারে। পাবলিক পদ্ধতি
আউটপুট <টি> | asOutput () একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে। |
স্ট্যাটিক <টি> ParallelConcat <টি> | |
আউটপুট <টি> | আউটপুট () সংযুক্ত টেনসর। |
উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি
পাবলিক পদ্ধতি
পাবলিক আউটপুট <টি> asOutput ()
একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।
TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি সিম্বলিক হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনার প্রতিনিধিত্ব করে।
পাবলিক স্ট্যাটিক ParallelConcat <টি> তৈরি করুন ( ব্যাপ্তি সুযোগ Iterable < প্রতীক <টি >> মূল্যবোধ, আকৃতি আকৃতি)
একটি নতুন ParallelConcat অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।
পরামিতি
সুযোগ | বর্তমান সুযোগ |
---|---|
মান | টেনসর সংযুক্ত করা. সকলেরই প্রথম মাত্রা এবং একই আকারে 1 আকার থাকতে হবে। |
আকৃতি | ফলাফলের চূড়ান্ত আকার; যেকোনো ইনপুটের আকারের সমান হওয়া উচিত কিন্তু প্রথম মাত্রার ইনপুট মানের সংখ্যার সাথে। |
রিটার্নস
- ParallelConcat এর একটি নতুন উদাহরণ