Menggabungkan daftar tensor `N` di sepanjang dimensi pertama.
Tensor input semuanya harus memiliki ukuran 1 di dimensi pertama.
Sebagai contoh:
# '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.
Perbedaan antara concat dan parallel_concat adalah bahwa concat mengharuskan semua input dihitung sebelum operasi akan dimulai tetapi tidak mengharuskan bentuk masukan diketahui selama konstruksi grafik. Concat paralel akan menyalin potongan input ke output saat tersedia, dalam beberapa situasi ini dapat memberikan manfaat kinerja. Metode Publik
Output <T> | asOutput () Mengembalikan pegangan simbolis tensor. |
statis <T> ParallelConcat <T> | |
Output <T> | Output () Tensor yang digabungkan. |
Metode yang Diwarisi
Metode Publik
publik Keluaran <T> asOutput ()
Mengembalikan pegangan simbolis tensor.
Input ke operasi TensorFlow adalah output dari operasi TensorFlow lainnya. Metode ini digunakan untuk mendapatkan pegangan simbolis yang mewakili perhitungan input.
public static ParallelConcat <T> membuat ( Lingkup lingkup, Iterable < Operan <T >> nilai-nilai, Shape bentuk)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi ParallelConcat baru.
Parameter
cakupan | lingkup saat ini |
---|---|
nilai-nilai | Tensor untuk digabungkan. Semua harus memiliki ukuran 1 dalam dimensi pertama dan bentuk yang sama. |
membentuk | bentuk akhir dari hasil; harus sama dengan bentuk input apa pun tetapi dengan jumlah nilai input di dimensi pertama. |
Kembali
- contoh baru ParallelConcat