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텐서플로우:: 작전:: QuantizedConcat
#include <array_ops.h> 한 차원을 따라 양자화된 텐서를 연결합니다.
요약
인수:
- 범위: 범위 개체
- concat_dim: 0-D. 연결할 차원입니다. [0, 순위(값)) 범위에 있어야 합니다.
- 값: 연결할
N 개의 Tensor입니다. 순위와 유형이 일치해야 하며 크기는 concat_dim 제외한 모든 차원에서 일치해야 합니다. - input_mins: 각 입력 텐서의 최소 스칼라 값입니다.
- input_maxes: 각 입력 텐서의 최대 스칼라 값입니다.
보고:
-
Output 출력: concat_dim 차원을 따라 쌓인 값을 연결한 Tensor . 이 텐서의 모양은 크기의 합이 있는 concat_dim 제외하고 values 의 모양과 일치합니다. -
Output 출력_최소: 양자화된 최소 출력 값이 나타내는 부동 소수점 값입니다. -
Output 출력_최대: 양자화된 최대 출력 값이 나타내는 부동 소수점 값입니다.
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최종 업데이트: 2025-07-26(UTC)
[null,null,["최종 업데이트: 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/r2.3/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/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) output: A [Tensor](/versions/r2.3/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/r2.3/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/r2.3/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/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` concat_dim, ::`[tensorflow::InputList](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input-list#classtensorflow_1_1_input_list)` values, ::`[tensorflow::InputList](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input-list#classtensorflow_1_1_input_list)` input_mins, ::`[tensorflow::InputList](/versions/r2.3/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/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_concat_1a7b1bfd305adec2548519a7de10e9381f) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [output_max](#classtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_concat_1a34abcaca945d5e8b09df9e778b96983f) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [output_min](#classtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_concat_1ac7e70b4452898593c806e108bc1daff0) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.3/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```"]]
