tensorflow:: ops:: ParallelConcat

#include <array_ops.h>

Łączy listę N tensorów wzdłuż pierwszego wymiaru.

Streszczenie

Wszystkie tensory wejściowe muszą mieć rozmiar 1 w pierwszym wymiarze.

Na przykład: 

# '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.

Różnica między concat a parallel_concat polega na tym, że concat wymaga obliczenia wszystkich danych wejściowych przed rozpoczęciem operacji, ale nie wymaga znajomości kształtów danych wejściowych podczas konstruowania grafu. Parallel concat kopiuje fragmenty danych wejściowych do danych wyjściowych w miarę ich pojawiania się, co w niektórych sytuacjach może przynieść korzyści wydajnościowe.

Argumenty:

  • zakres: obiekt zakresu
  • Wartości: Tensory do połączenia. Wszystkie muszą mieć rozmiar 1 w pierwszym wymiarze i ten sam kształt.
  • kształt: ostateczny kształt wyniku; powinien być taki sam jak kształty dowolnych danych wejściowych, ale z taką samą liczbą wartości wejściowych w pierwszym wymiarze.

Zwroty:

  • Output : połączony tensor.

Konstruktory i destruktory

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

Atrybuty publiczne

operation
output

Funkcje publiczne

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

Atrybuty publiczne

działanie 

Operation operation

wyjście 

::tensorflow::Output output

Funkcje publiczne

Połączenie równoległe 

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

węzeł 

::tensorflow::Node * node() const

operator::tensorflow::Input 

 operator::tensorflow::Input() const

operator::tensorflow::Output 

 operator::tensorflow::Output() const