Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji
Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.
przepływ tensorowy:: ops:: KwantyzowanyConcat
#include <array_ops.h> Łączy skwantowane tensory wzdłuż jednego wymiaru.
Streszczenie
Argumenty:
- zakres: Obiekt Scope
- concat_dim: 0-D. Wymiar, wzdłuż którego należy połączyć. Musi należeć do zakresu [0, ranga (wartości)).
- wartości:
N tensorów do połączenia. Ich rangi i typy muszą być zgodne, a ich rozmiary muszą być zgodne we wszystkich wymiarach z wyjątkiem concat_dim . - input_mins: Minimalne wartości skalarne dla każdego z tensorów wejściowych.
- input_maxes: Maksymalne wartości skalarne dla każdego z tensorów wejściowych.
Zwroty:
- Dane
Output : Tensor z konkatenacją wartości ułożonych wzdłuż wymiaru concat_dim . Kształt tensora odpowiada kształtowi values z wyjątkiem concat_dim gdzie zawiera sumę rozmiarów. -
Output : Wartość zmiennoprzecinkowa reprezentowana przez minimalną skwantowaną wartość wyjściową. -
Output : Wartość zmiennoprzecinkowa, którą reprezentuje maksymalna skwantowana wartość wyjściowa.
Atrybuty publiczne
Funkcje publiczne
O ile nie stwierdzono inaczej, treść tej strony jest objęta licencją Creative Commons – uznanie autorstwa 4.0, a fragmenty kodu są dostępne na licencji Apache 2.0. Szczegółowe informacje na ten temat zawierają zasady dotyczące witryny Google Developers. Java jest zastrzeżonym znakiem towarowym firmy Oracle i jej podmiotów stowarzyszonych.
Ostatnia aktualizacja: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Ostatnia aktualizacja: 2025-07-26 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::ops::QuantizedConcat Class Reference\n\ntensorflow::ops::QuantizedConcat\n================================\n\n`#include \u003carray_ops.h\u003e`\n\nConcatenates quantized tensors along one dimension.\n\nSummary\n-------\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- concat_dim: 0-D. The dimension along which to concatenate. Must be in the range \\[0, rank(values)).\n- values: The `N` Tensors to concatenate. Their ranks and types must match, and their sizes must match in all dimensions except `concat_dim`.\n- input_mins: The minimum scalar values for each of the input tensors.\n- input_maxes: The maximum scalar values for each of the input tensors.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) output: A [Tensor](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) with the concatenation of values stacked along the `concat_dim` dimension. This tensor's shape matches that of `values` except in `concat_dim` where it has the sum of the sizes.\n- [Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) output_min: The float value that the minimum quantized output value represents.\n- [Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) output_max: The float value that the maximum quantized output value represents.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [QuantizedConcat](#classtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_concat_1a6ebd37038b8fed1e45c560d7e7fcbc2b)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` concat_dim, ::`[tensorflow::InputList](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input-list#classtensorflow_1_1_input_list)` values, ::`[tensorflow::InputList](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input-list#classtensorflow_1_1_input_list)` input_mins, ::`[tensorflow::InputList](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input-list#classtensorflow_1_1_input_list)` input_maxes)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_concat_1af047989041a8b8eba230e0651d46c9e8) | [Operation](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_concat_1a7b1bfd305adec2548519a7de10e9381f) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [output_max](#classtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_concat_1a34abcaca945d5e8b09df9e778b96983f) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [output_min](#classtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_concat_1ac7e70b4452898593c806e108bc1daff0) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\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\n### output_max\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output output_max\n``` \n\n### output_min\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output output_min\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### QuantizedConcat\n\n```gdscript\n QuantizedConcat(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input concat_dim,\n ::tensorflow::InputList values,\n ::tensorflow::InputList input_mins,\n ::tensorflow::InputList input_maxes\n)\n```"]]
