tensorflow:: ops:: Pilha

#include <array_ops.h>

Empacota uma lista de N tensores de posto R em um tensor de posto (R+1) .

Resumo

Empacota os N tensores em values em um tensor com classificação um acima de cada tensor em values , empacotando-os ao longo da dimensão do axis . Dada uma lista de tensores de forma (A, B, C) ;

Se axis == 0 , o tensor output terá o formato (N, A, B, C) . Se axis == 1 , o tensor output terá o formato (A, N, B, C) . E assim por diante.

Por exemplo: 

# 'x' is [1, 4]
# 'y' is [2, 5]
# 'z' is [3, 6]
pack([x, y, z]) => [[1, 4], [2, 5], [3, 6]]  # Pack along first dim.
pack([x, y, z], axis=1) => [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

Isso é o oposto de unpack .

Argumentos:

  • escopo: Um objeto de escopo
  • Valores: Devem ter a mesma forma e tipo.

Atributos opcionais (ver Attrs ):

  • eixo: Dimensão ao longo da qual empacotar. Valores negativos retornam ao início, portanto o intervalo válido é [-(R+1), R+1) .

Devoluções:

  • Output : O tensor compactado.

Construtores e Destrutores

Stack (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::InputList values)
Stack (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::InputList values, const Stack::Attrs & attrs)

Atributos públicos

operation
output

Funções públicas

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

Funções estáticas públicas

Axis (int64 x)

Estruturas

tensorflow:: ops:: Stack:: Attrs

Definidores de atributos opcionais para Stack .

Atributos públicos

operação 

Operation operation

saída 

::tensorflow::Output output

Funções públicas

Pilha 

 Stack(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::InputList values
)

Pilha 

 Stack(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::InputList values,
  const Stack::Attrs & attrs
)

nó 

::tensorflow::Node * node() const

operador::tensorflow::Input 

 operator::tensorflow::Input() const

operador::tensorflow::Saída 

 operator::tensorflow::Output() const

Funções estáticas públicas

Eixo 

Attrs Axis(
  int64 x
)