ParallelConcat คลาสสุดท้ายสาธารณะ
เชื่อมต่อรายการเทนเซอร์ `N` เข้ากับมิติแรก
เทนเซอร์อินพุตทั้งหมดต้องมีขนาด 1 ในมิติแรก
ตัวอย่างเช่น:
# '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.
ความแตกต่างระหว่าง concat และ Parallel_concat คือ concat ต้องการให้อินพุตทั้งหมดได้รับการคำนวณก่อนการดำเนินการจะเริ่มต้น แต่ไม่ต้องการให้ทราบรูปร่างอินพุตระหว่างการสร้างกราฟ การต่อแบบขนานจะคัดลอกชิ้นส่วนของอินพุตไปยังเอาต์พุตเมื่อพร้อมใช้งาน ในบางสถานการณ์ สิ่งนี้อาจให้ประโยชน์ด้านประสิทธิภาพ ค่าคงที่
สตริง | OP_NAME | ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow |
วิธีการสาธารณะ
เอาท์พุต <T> | เป็นเอาท์พุต () ส่งกลับค่าแฮนเดิลสัญลักษณ์ของเทนเซอร์ |
คงที่ <T ขยาย TType > ParallelConcat <T> | |
เอาท์พุต <T> | เอาท์พุท () เทนเซอร์ที่ต่อกัน |
วิธีการสืบทอด
ค่าคงที่
สตริงสุดท้ายแบบคงที่สาธารณะ OP_NAME
ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow
ค่าคงที่: "ParallelConcat"
วิธีการสาธารณะ
เอาท์ พุท สาธารณะ <T> asOutput ()
ส่งกลับค่าแฮนเดิลสัญลักษณ์ของเทนเซอร์
อินพุตสำหรับการดำเนินการ TensorFlow คือเอาต์พุตของการดำเนินการ TensorFlow อื่น วิธีการนี้ใช้เพื่อรับหมายเลขอ้างอิงสัญลักษณ์ที่แสดงถึงการคำนวณอินพุต
การสร้าง ParallelConcat <T> แบบคงที่สาธารณะ (ขอบเขต ขอบเขต , ค่า Iterable < Operand <T>>, รูปร่าง รูปร่าง)
วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ ParallelConcat ใหม่
พารามิเตอร์
ขอบเขต | ขอบเขตปัจจุบัน |
---|---|
ค่านิยม | เทนเซอร์ที่จะต่อกัน ทั้งหมดต้องมีขนาด 1 ในมิติแรกและรูปร่างเดียวกัน |
รูปร่าง | รูปร่างสุดท้ายของผลลัพธ์ ควรเท่ากับรูปร่างของอินพุตใดๆ แต่ด้วยจำนวนค่าอินพุตในมิติแรก |
การส่งคืน
- อินสแตนซ์ใหม่ของ ParallelConcat