يسلسل قائمة من الموترات `N` على طول البعد الأول.
مطلوب من جميع موترات الإدخال أن يكون لها حجم 1 في البعد الأول.
على سبيل المثال:
# '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.
الفرق بين concat وparallel_concat هو أن concat يتطلب حساب جميع المدخلات قبل بدء العملية ولكنه لا يتطلب معرفة أشكال الإدخال أثناء إنشاء الرسم البياني. ستقوم المتزامنة المتوازية بنسخ أجزاء من المدخلات إلى المخرجات عندما تصبح متاحة، وفي بعض المواقف يمكن أن يوفر ذلك فائدة في الأداء. الثوابت
خيط | OP_NAME | اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي |
الأساليب العامة
الإخراج <T> | كإخراج () إرجاع المقبض الرمزي للموتر. |
ثابت <T يمتد TType > ParallelConcat <T> | |
الإخراج <T> | انتاج () الموتر المتسلسل. |
الطرق الموروثة
الثوابت
السلسلة النهائية الثابتة العامة OP_NAME
اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي
الأساليب العامة
الإخراج العام <T> كإخراج ()
إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
المدخلات إلى عمليات TensorFlow هي مخرجات عملية TensorFlow أخرى. يتم استخدام هذه الطريقة للحصول على مقبض رمزي يمثل حساب الإدخال.
إنشاء ParallelConcat ثابت عام <T> ( نطاق النطاق ، قيم Iterable < Operand <T>>، شكل الشكل )
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية ParallelConcat جديدة.
حدود
نِطَاق | النطاق الحالي |
---|---|
قيم | التوترات لتكون متسلسلة. يجب أن يكون للجميع الحجم 1 في البعد الأول ونفس الشكل. |
شكل | الشكل النهائي للنتيجة يجب أن تكون مساوية لأشكال أي مدخلات ولكن مع عدد قيم المدخلات في البعد الأول. |
عائدات
- مثيل جديد من ParallelConcat