공개 최종 클래스 스택
`N` 순위-`R` 텐서 목록을 하나의 순위-`(R+1)` 텐서로 압축합니다.
'값'의 'N' 텐서를 '축' 차원을 따라 패킹하여 '값'의 각 텐서보다 순위가 1 높은 텐서로 패킹합니다. '(A, B, C)' 형태의 텐서 목록이 주어지면;
`axis == 0`인 경우 `출력` 텐서는 `(N, A, B, C)` 모양을 갖게 됩니다. `axis == 1`인 경우 `출력` 텐서는 `(A, N, B, C)` 모양을 갖게 됩니다. 등.
예를 들어:
# 'x' is [1, 4]
# 'y' is [2, 5]
# 'z' is [3, 6]
pack([x, y, z]) => [[1, 4], [2, 5], [3, 6]] # Pack along first dim.
pack([x, y, z], axis=1) => [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
이는 'unpack'의 반대입니다. 중첩 클래스
수업 | 스택.옵션 | Stack 의 선택적 속성 |
공개 방법
출력 <T> | 출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다. |
정적 스택.옵션 | 축 (장축) |
정적 <T> 스택 <T> | |
출력 <T> | 출력 () 압축된 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.
공개 정적 스택 <T> 생성 ( 범위 범위, Iterable< 피연산자 <T>> 값, 옵션... 옵션)
새로운 Stack 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
범위 | 현재 범위 |
---|---|
가치 | 모양과 종류가 동일해야 합니다. |
옵션 | 선택적 속성 값을 전달합니다. |
보고
- 스택의 새로운 인스턴스