텐서플로우:: ops:: ParallelConcat
#include <array_ops.h> N 개의 텐서 목록을 첫 번째 차원을 따라 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 concat은 연산을 시작하기 전에 모든 입력이 계산되어 있어야 하지만 그래프 구성 중에 입력 형태를 알 필요는 없다는 것입니다. parallel_concat은 입력의 일부를 사용 가능해지는 대로 출력에 복사하며, 경우에 따라 성능 향상을 가져올 수 있습니다.
논거:
- 범위: Scope 객체
- 값: 연결할 텐서들입니다. 모든 텐서는 첫 번째 차원의 크기가 1이어야 하고 모양이 동일해야 합니다.
- 형태: 결과의 최종 형태; 모든 입력의 형태와 동일해야 하지만 첫 번째 차원에는 입력 값의 개수가 있어야 합니다.
보고:
-
Output: 연결된 텐서.
생성자와 소멸자 | |
|---|---|
ParallelConcat (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::InputList values, PartialTensorShape shape) |
공개 속성 | |
|---|---|
operation | |
output | |
공공 기능 | |
|---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const | |
공개 속성
작업
Operation operation
산출
::tensorflow::Output output
공공 기능
병렬 연결
ParallelConcat( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::InputList values, PartialTensorShape shape )
마디
::tensorflow::Node * node() const
연산자::텐서플로우::입력
operator::tensorflow::Input() const
연산자::텐서플로우::출력
operator::tensorflow::Output() const