Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
tensor akışı:: işlem:: ParalelKoncat
#include <array_ops.h> N tensörlerin listesini birinci boyut boyunca birleştirir.
Özet
Giriş tensörlerinin hepsinin birinci boyutta boyut 1'e sahip olması gerekir.
Örneğin:
# '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.
Concat ve paralel_concat arasındaki fark, concat'ın işlem başlamadan önce tüm girişlerin hesaplanmasını gerektirmesi, ancak grafik oluşturma sırasında giriş şekillerinin bilinmesini gerektirmemesidir. Paralel concat, girdi parçalarını kullanılabilir hale geldikçe çıktıya kopyalayacaktır; bazı durumlarda bu, performans avantajı sağlayabilir.
Argümanlar:
- kapsam: Bir Kapsam nesnesi
- değerler: Birleştirilecek tensörler. Hepsinin birinci boyutunda ve aynı şekilde 1 beden olması gerekir.
- şekil: sonucun son şekli; herhangi bir girdinin şekline eşit olmalı ancak birinci boyuttaki girdi değerlerinin sayısına sahip olmalıdır.
İade:
-
Output : Birleştirilmiş tensör.
Genel özellikler
Kamu işlevleri
düğüm
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
operatör::tensorflow::Çıktı
operator::tensorflow::Output() const
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2025-07-25 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 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```"]]
