จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน
บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ
เทนเซอร์โฟลว์:: ปฏิบัติการ:: ParallelConcat
#include <array_ops.h> เชื่อมต่อรายการเทนเซอร์ N ตามมิติแรก
สรุป
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 ก็คือ concat ต้องการให้คำนวณอินพุตทั้งหมดก่อนการดำเนินการจะเริ่มต้น แต่ไม่ต้องการให้ทราบรูปร่างอินพุตระหว่างการสร้างกราฟ การต่อแบบขนานจะคัดลอกชิ้นส่วนของอินพุตไปยังเอาต์พุตเมื่อมีให้ใช้งาน ในบางสถานการณ์ สิ่งนี้อาจให้ประโยชน์ด้านประสิทธิภาพ
ข้อโต้แย้ง:
- ขอบเขต: วัตถุ ขอบเขต
- ค่า: เทนเซอร์ที่จะต่อกัน ทั้งหมด ต้องมีขนาด 1 ในมิติแรกและรูปร่างเดียวกัน
- รูปร่าง: รูปร่างสุดท้ายของผลลัพธ์ ควรเท่ากับรูปร่างของอินพุตใดๆ แต่ด้วยจำนวนค่าอินพุตในมิติแรก
ผลตอบแทน:
คุณลักษณะสาธารณะ
งานสาธารณะ
โหนด
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
ตัวดำเนินการ::tensorflow::เอาต์พุต
operator::tensorflow::Output() const
เนื้อหาของหน้าเว็บนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาตที่ต้องระบุที่มาของครีเอทีฟคอมมอนส์ 4.0 และตัวอย่างโค้ดได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น โปรดดูรายละเอียดที่นโยบายเว็บไซต์ Google Developers Java เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Oracle และ/หรือบริษัทในเครือ
อัปเดตล่าสุด 2025-07-25 UTC
[null,null,["อัปเดตล่าสุด 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```"]]
