tensorflow::ops::ParallelConcat

#include <array_ops.h>

Concaténe une liste de N tenseurs le long de la première dimension.

Résumé

Tous les tenseurs d'entrée doivent avoir une taille de 1 dans la première dimension.

Par exemple: 

# '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.

La différence entre `concat` et `parallel_concat` réside dans le fait que `concat` exige que toutes les entrées soient calculées avant le début de l'opération, mais ne requiert pas que leurs dimensions soient connues lors de la construction du graphe. `parallel_concat` copie les données d'entrée dans la sortie au fur et à mesure de leur disponibilité, ce qui peut, dans certains cas, améliorer les performances.

Arguments :

  • portée : un objet Scope
  • Valeurs : Tenseurs à concaténer. Tous doivent avoir une dimension initiale de 1 et la même forme.
  • forme : la forme finale du résultat ; elle doit être égale aux formes de n’importe quelle entrée, mais avec le nombre de valeurs d’entrée dans la première dimension.

Retours :

  • Output : Le tenseur concaténé.

Constructeurs et destructeurs

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

attributs publics

operation
output

fonctions publiques

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

attributs publics

opération 

Operation operation

sortir 

::tensorflow::Output output

fonctions publiques

ParallelConcat 

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

nœud 

::tensorflow::Node * node() const

opérateur::tensorflow::Entrée 

 operator::tensorflow::Input() const

opérateur::tensorflow::Sortie 

 operator::tensorflow::Output() const