tensorflow::ops::Stack

#include <array_ops.h>

N adet R dereceli tensör listesini tek bir (R+1) dereceli tensöre dönüştürür.

Özet

Verilen N adet tensör values , axis boyutu boyunca paketleyerek, her bir tensörden bir üst sıradaki values sahip bir tensöre dönüştürür. (A, B, C) şeklinde tensörlerden oluşan bir liste verildiğinde;

Eğer axis == 0 ise, output tensörü (N, A, B, C) şeklinde olacaktır. Eğer axis == 1 ise, output tensörü (A, N, B, C) şeklinde olacaktır. Vb.

Örneğin:

# '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]]

Bu, unpack işleminin tam tersidir.

Argümanlar:

  • kapsam: Bir Kapsam nesnesi
  • Değerler: Aynı şekil ve türde olmalıdır.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

  • Eksen: Paketleme yapılacak boyut. Negatif değerler etrafında döner, bu nedenle geçerli aralık [-(R+1), R+1) şeklindedir.

İadeler:

  • Output : Paketlenmiş tensör.

Yapıcılar ve Yıkıcılar

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

Genel özellikler

operation
output

Kamusal işlevler

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

Herkese açık statik fonksiyonlar

Axis (int64 x)

Yapılar

tensorflow::ops::Stack::Attrs

Stack için isteğe bağlı öznitelik ayarlayıcıları.

Genel özellikler

operasyon

Operation operation

çıktı

::tensorflow::Output output

Kamusal işlevler

Yığın

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

Yığın

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

düğüm

::tensorflow::Node * node() const 

operatör::tensorflow::Giriş

 operator::tensorflow::Input() const 

operatör::tensorflow::Çıktı

 operator::tensorflow::Output() const 

Herkese açık statik fonksiyonlar

Eksen

Attrs Axis(
  int64 x
)