XlaConcatND

सार्वजनिक अंतिम कक्षा XlaConcatND

सभी आयामों में इनपुट टेंसर को जोड़ता है।

एक ऑप जो विलय करता है, दिए गए num_splits विशेषता के आधार पर इनपुट टेंसर को स्लाइस करता है, वैकल्पिक रूप से पैडिंग को स्ट्रिप करता है, और मर्ज किए गए टेंसर को पैडिंग के बिना लौटाता है।

यह ऑप टीपीयू ब्रिज के माध्यम से उत्पन्न किया जा सकता है।

उदाहरण के लिए, `इनपुट` टेंसर के साथ:

[[0, 1],
  [4, 5]]
 [[2, 3],
  [6, 7]]
 [[8, 9],
  [12, 13]]
 [[10, 11],
  [14, 15]]
 
`num_splits`:
[2, 2]
 
और `पैडिंग`:
[1, 1]
 
के साथ अपेक्षित `आउटपुट` है:
[[0, 1, 2],
  [4, 5, 6],
  [8, 9, 10]]
 

नेस्टेड क्लासेस

कक्षा XlaConcatND.विकल्प XlaConcatND के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ

सार्वजनिक तरीके

आउटपुट <T>
आउटपुट के रूप में ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
स्थिर <T> XlaConcatND <T>
बनाएं ( स्कोप स्कोप, Iterable< ऑपरेंड <T>> इनपुट, लिस्ट<Long> numConcats, विकल्प... विकल्प)
एक नए XlaConcatND ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
आउटपुट <T>
स्थिर XlaConcatND.विकल्प
पैडिंग (सूची<लंबी> पैडिंग)

विरासत में मिली विधियाँ

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 XlaConcatND <T> बनाएं ( स्कोप स्कोप, Iterable< ऑपरेंड <T>> इनपुट, सूची<लंबा> numConcats, विकल्प... विकल्प)

एक नए XlaConcatND ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।

पैरामीटर
दायरा वर्तमान दायरा
आदानों सभी आयामों में विलय करने के लिए पंक्ति-प्रमुख क्रम में इनपुट टेंसर स्लाइस। सभी इनपुट का आकार एक जैसा होना चाहिए. } out_arg { नाम: "आउटपुट" विवरण: <
numConcats प्रति आयाम मर्ज करने के तरीकों की संख्या.
विकल्प वैकल्पिक गुण मान रखता है
रिटर्न
  • XlaConcatND का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक आउटपुट <T> आउटपुट ()

सार्वजनिक स्थैतिक XlaConcatND.Options पैडिंग (सूची<लंबी> पैडिंग)

पैरामीटर
गद्दी अंतिम मर्ज किए गए टेंसर से स्ट्रिप करने के लिए प्रति आयाम सही पैडिंग की वैकल्पिक सूची। ये पैडिंग पैडिंग अलग करने से पहले मर्ज किए गए परिणाम के आयाम आकार से अधिक नहीं होनी चाहिए।