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텐서플로우:: 작전:: ParallelConcat
#include <array_ops.h> 첫 번째 차원을 따라 N 개의 텐서 목록을 연결합니다.
요약
입력 텐서는 모두 첫 번째 차원의 크기가 1이어야 합니다.
예를 들어:
# '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.
concat과 parallel_concat의 차이점은 concat에서는 작업이 시작되기 전에 모든 입력을 계산해야 하지만 그래프 구성 중에 입력 형태를 알 필요가 없다는 것입니다. 병렬 연결은 입력의 일부가 사용 가능해지면 출력에 복사하며, 어떤 상황에서는 성능상의 이점을 제공할 수 있습니다.
인수:
- 범위: 범위 개체
- 값: 연결할 텐서. 모두 첫 번째 차원의 크기가 1이고 모양이 동일해야 합니다.
- 모양: 결과의 최종 모양입니다. 모든 입력의 모양과 같아야 하지만 첫 번째 차원의 입력 값 개수가 있어야 합니다.
보고:
공개 속성
공공 기능
마디
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
연산자::텐서플로우::출력
operator::tensorflow::Output() const
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최종 업데이트: 2025-07-25(UTC)
[null,null,["최종 업데이트: 2025-07-25(UTC)"],[],[],null,["# tensorflow::ops::ParallelConcat Class Reference\n\ntensorflow::ops::ParallelConcat\n===============================\n\n`#include \u003carray_ops.h\u003e`\n\nConcatenates a list of `N` tensors along the first dimension.\n\nSummary\n-------\n\nThe input tensors are all required to have size 1 in the first dimension.\n\nFor example:\n\n\n```scdoc\n# 'x' is [[1, 4]]\n# 'y' is [[2, 5]]\n# 'z' is [[3, 6]]\nparallel_concat([x, y, z]) =\u003e [[1, 4], [2, 5], [3, 6]] # Pack along first dim.\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nThe difference between concat and parallel_concat is that concat requires all of the inputs be computed before the operation will begin but doesn't require that the input shapes be known during graph construction. Parallel concat will copy pieces of the input into the output as they become available, in some situations this can provide a performance benefit.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- values: Tensors to be concatenated. [All](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/all#classtensorflow_1_1ops_1_1_all) must have size 1 in the first dimension and same shape.\n- shape: the final shape of the result; should be equal to the shapes of any input but with the number of input values in the first dimension.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): The concatenated tensor.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [ParallelConcat](#classtensorflow_1_1ops_1_1_parallel_concat_1a60020ca0a0ad9b1f1f1ab296cc49745d)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::InputList](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input-list#classtensorflow_1_1_input_list)` values, PartialTensorShape shape)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|---------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_parallel_concat_1af663fb0e8d0b48dbdd39c4663f6a995c) | [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_parallel_concat_1ad8442cea6d8145bdcdc7fa4546c3a25c) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_parallel_concat_1ac4a6ff40acbc954f1d49c80fc94645df)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_parallel_concat_1a2bf16ff17da885269b998bbd3053caea)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_parallel_concat_1ab99eff81cc7f72feedcba5cb98e7b689)`() const ` | ` ` ` ` |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### output\n\n```text\n::tensorflow::Output output\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### ParallelConcat\n\n```gdscript\n ParallelConcat(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::InputList values,\n PartialTensorShape shape\n)\n``` \n\n### node\n\n```gdscript\n::tensorflow::Node * node() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Input\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Input() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Output\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Output() const \n```"]]
