Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
tensor akışı:: işlem:: QuantizedConcat
#include <array_ops.h> Nicelenmiş tensörleri bir boyut boyunca birleştirir.
Özet
Argümanlar:
- kapsam: Bir Kapsam nesnesi
- concat_dim: 0-D. Birleştirilecek boyut. [0, sıra(değerler)) aralığında olmalıdır.
- değerler: Birleştirilecek
N Tensörler. Sıralamaları ve türleri eşleşmeli ve boyutları concat_dim dışındaki tüm boyutlarda eşleşmelidir. - input_mins: Giriş tensörlerinin her biri için minimum skaler değerler.
- input_maxes: Giriş tensörlerinin her biri için maksimum skaler değerler.
İade:
-
Output çıktısı: concat_dim boyutu boyunca yığılmış değerlerin birleşimine sahip bir Tensor . Bu tensörün şekli, boyutların toplamına sahip olduğu concat_dim dışında values eşleşir. -
Output çıkışı_min: Minimum nicelenmiş çıkış değerinin temsil ettiği kayan değer. -
Output Output_max: Maksimum nicelenmiş çıkış değerinin temsil ettiği kayan değer.
Genel özellikler
Kamu işlevleri
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 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```"]]
