XlaConcatND

পাবলিক ফাইনাল ক্লাস XlaConcatND

কনক্যাটস ইনপুট টেনসর সমস্ত মাত্রা জুড়ে।

একটি অপ যা প্রদত্ত num_splits অ্যাট্রিবিউটের উপর ভিত্তি করে ইনপুট টেনসরকে স্লাইস করে, ঐচ্ছিকভাবে প্যাডিং স্ট্রিপ করে এবং প্যাডিং ছাড়াই মার্জড টেনসর ফেরত দেয়।

এই অপটি টিপিইউ সেতুর মাধ্যমে তৈরি করা যেতে পারে।

উদাহরণস্বরূপ, `ইনপুট` টেনসরের সাথে:

[[0, 1],
  [4, 5]]
 [[2, 3],
  [6, 7]]
 [[8, 9],
  [12, 13]]
 [[10, 11],
  [14, 15]]
 
`num_splits`:
[2, 2]
 
এবং `paddings`:
[1, 1]
 
প্রত্যাশিত `আউটপুট` হল:
[[0, 1, 2],
  [4, 5, 6],
  [8, 9, 10]]
 

নেস্টেড ক্লাস

ক্লাস XlaConcatND.Options XlaConcatND এর জন্য ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য

পাবলিক পদ্ধতি

আউটপুট <T>
আউটপুট হিসাবে ()
একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।
স্ট্যাটিক <T> XlaConcatND <T>
তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, পুনরাবৃত্তিযোগ্য< Operand <T>> ইনপুট, তালিকা<Long> numConcats, বিকল্প... বিকল্প)
একটি নতুন XlaConcatND অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।
আউটপুট <T>
স্ট্যাটিক XlaConcatND.Options
প্যাডিং (লিস্ট<লং> প্যাডিং)

উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি

পাবলিক পদ্ধতি

সর্বজনীন আউটপুট <T> হিসাবে আউটপুট ()

একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।

TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি প্রতীকী হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনাকে প্রতিনিধিত্ব করে।

পাবলিক স্ট্যাটিক XlaConcatND <T> তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, পুনরাবৃত্তিযোগ্য< Operand <T>> ইনপুট, List<Long> numConcats, বিকল্প... বিকল্প)

একটি নতুন XlaConcatND অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।

পরামিতি
সুযোগ বর্তমান সুযোগ
ইনপুট সমস্ত মাত্রা জুড়ে একত্রিত করতে সারি-প্রধান ক্রমে টেনসরের টুকরো ইনপুট করুন। সমস্ত ইনপুট একই আকৃতি থাকতে হবে. } out_arg { নাম: "আউটপুট" বর্ণনা: <
numConcats প্রতি মাত্রা একত্রিত করার উপায় সংখ্যা.
বিকল্প ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য মান বহন করে
রিটার্নস
  • XlaConcatND এর একটি নতুন উদাহরণ

সর্বজনীন আউটপুট <T> আউটপুট ()

পাবলিক স্ট্যাটিক XlaConcatND.Options প্যাডিং (List<Long> paddings)

পরামিতি
প্যাডিং চূড়ান্ত মার্জড টেনসর থেকে আলাদা করার জন্য প্রতি মাত্রার ডান প্যাডিংয়ের ঐচ্ছিক তালিকা। এই প্যাডিংগুলি অবশ্যই প্যাডিংগুলি স্ট্রাইপ করার আগে একত্রিত ফলাফলের মাত্রার আকার অতিক্রম করবে না৷