경고: 이 API는 더 이상 사용되지 않으며 교체가 안정되면 TensorFlow의 향후 버전에서 제거될 예정입니다.
ParallelConcat
컬렉션을 사용해 정리하기
내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.
첫 번째 차원을 따라 'N' 텐서 목록을 연결합니다.
입력 텐서는 모두 첫 번째 차원의 크기가 1이어야 합니다.
예를 들어:
# '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.
concat과 parallel_concat의 차이점은 concat에서는 작업이 시작되기 전에 모든 입력을 계산해야 하지만 그래프 구성 중에 입력 형태를 알 필요가 없다는 것입니다. 병렬 연결은 입력의 일부가 사용 가능해지면 출력에 복사하며, 어떤 상황에서는 성능상의 이점을 제공할 수 있습니다.
상속된 메서드
java.lang.Object 클래스에서 부울 | 같음 (개체 arg0) |
마지막 수업<?> | getClass () |
정수 | 해시코드 () |
최종 무효 | 알림 () |
최종 무효 | 통지모두 () |
끈 | toString () |
최종 무효 | 대기 (long arg0, int arg1) |
최종 무효 | 기다리세요 (긴 arg0) |
최종 무효 | 기다리다 () |
공개 방법
공개 출력 <T> asOutput ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.
새로운 ParallelConcat 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
범위 | 현재 범위 |
---|
가치 | 연결할 텐서. 모두 첫 번째 차원의 크기가 1이고 모양이 동일해야 합니다. |
---|
모양 | 결과의 최종 형태; 모든 입력의 모양과 같아야 하지만 첫 번째 차원의 입력 값 개수가 있어야 합니다. |
---|
달리 명시되지 않는 한 이 페이지의 콘텐츠에는 Creative Commons Attribution 4.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여되며, 코드 샘플에는 Apache 2.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 Google Developers 사이트 정책을 참조하세요. 자바는 Oracle 및/또는 Oracle 계열사의 등록 상표입니다.
최종 업데이트: 2024-09-12(UTC)
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