`N` रैंक-`R` टेंसर की सूची को एक रैंक-`(R+1)` टेंसर में पैक करता है।
'एन' टेंसरों को 'मानों' में पैक करके, उन्हें 'अक्ष' आयाम के साथ पैक करके, 'मानों' में प्रत्येक टेंसर से एक रैंक अधिक वाले टेंसर में पैक करता है। '(ए, बी, सी)' आकार के टेंसरों की एक सूची दी गई है;
यदि `axis == 0` तो `आउटपुट` टेंसर का आकार `(N, A, B, C)` होगा। यदि `axis == 1` तो `आउटपुट` टेंसर का आकार `(A, N, B, C)` होगा। वगैरह।
उदाहरण के लिए:
# '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]]
यह `अनपैक` के विपरीत है। नेस्टेड क्लासेस
कक्षा | ढेर.विकल्प | Stack के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
सार्वजनिक तरीके
आउटपुट <T> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
स्थिर ढेर.विकल्प | अक्ष (लंबा अक्ष) |
स्थिर <टी> ढेर <टी> | |
आउटपुट <T> | आउटपुट () पैक्ड टेंसर. |
विरासत में मिले तरीके
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <T> asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थैतिक स्टैक.विकल्प अक्ष (लंबा अक्ष)
पैरामीटर
अक्ष | आयाम जिसके अनुसार पैक करना है. नकारात्मक मान चारों ओर घूमते हैं, इसलिए वैध सीमा `[-(R+1), R+1)` है। |
---|
सार्वजनिक स्थैतिक स्टैक <T> बनाएं ( स्कोप स्कोप, Iterable < ऑपरेंड <T>> मान, विकल्प... विकल्प)
नए स्टैक ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
दायरा | वर्तमान दायरा |
---|---|
मान | एक ही आकार-प्रकार का होना चाहिए। |
विकल्प | वैकल्पिक गुण मान रखता है |
रिटर्न
- स्टैक का एक नया उदाहरण