tensorflow::ops::ParallelConcat

#include <array_ops.h>

ทำการต่อรายการเทนเซอร์จำนวน N ตัวเข้าด้วยกันตามมิติแรก

สรุป

เทนเซอร์อินพุตทั้งหมดจะต้องมีขนาด 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 คือ concat ต้องการให้คำนวณข้อมูลอินพุตทั้งหมดเสร็จก่อนจึงจะเริ่มการทำงานได้ แต่ไม่จำเป็นต้องทราบรูปร่างของข้อมูลอินพุตในระหว่างการสร้างกราฟ ในขณะที่ parallel_concat จะคัดลอกส่วนต่างๆ ของข้อมูลอินพุตไปยังเอาต์พุตเมื่อพร้อมใช้งาน ซึ่งในบางสถานการณ์อาจช่วยเพิ่มประสิทธิภาพได้

ข้อโต้แย้ง:

  • ขอบเขต: วัตถุ ขอบเขต
  • ค่า: เทนเซอร์ที่จะนำมาต่อกัน โดยทุกค่า ต้องมีขนาด 1 ในมิติแรกและมีรูปร่างเหมือนกัน
  • รูปร่าง: รูปร่างสุดท้ายของผลลัพธ์ ควรเท่ากับรูปร่างของข้อมูลป้อนเข้าใดๆ แต่มีจำนวนค่าของข้อมูลป้อนเข้าในมิติแรกเท่ากับจำนวนค่าของข้อมูลป้อนเข้า

การส่งคืนสินค้า:

  • Output : เทนเซอร์ที่ต่อกัน

ตัวสร้างและตัวทำลาย

ParallelConcat (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::InputList values, PartialTensorShape shape)

คุณลักษณะสาธารณะ

operation
output

หน้าที่สาธารณะ

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

คุณลักษณะสาธารณะ

การดำเนินการ 

Operation operation

เอาต์พุต 

::tensorflow::Output output

หน้าที่สาธารณะ

การเชื่อมต่อแบบขนาน 

 ParallelConcat(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::InputList values,
  PartialTensorShape shape
)

โหนด 

::tensorflow::Node * node() const

ตัวดำเนินการ::เทนเซอร์โฟลว์::อินพุต 

 operator::tensorflow::Input() const

ตัวดำเนินการ::เทนเซอร์โฟลว์::เอาต์พุต 

 operator::tensorflow::Output() const