Đóng gói một danh sách các tenxơ `N` hạng-`R` thành một tenxơ hạng-`(R+1)`.
Đóng gói các tenxơ `N` trong `giá trị` thành một tenxơ có hạng cao hơn mỗi tenxơ trong `giá trị` một bậc, bằng cách đóng gói chúng dọc theo kích thước `trục`. Cho danh sách các tensor có dạng `(A, B, C)`;
nếu `axis == 0` thì tensor `output` sẽ có dạng `(N, A, B, C)`. nếu `axis == 1` thì tensor `output` sẽ có dạng `(A, N, B, C)`. Vân vân.
Ví dụ:
# 'x' is [1, 4]
# 'y' is [2, 5]
# 'z' is [3, 6]
pack([x, y, z]) => [[1, 4], [2, 5], [3, 6]] # Pack along first dim.
pack([x, y, z], axis=1) => [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
Các lớp lồng nhau
lớp học | Stack.Options | Thuộc tính tùy chọn cho Stack |
Phương pháp công cộng
Đầu ra <T> | asOutput () Trả về phần điều khiển tượng trưng của một tenxơ. |
Stack.Options tĩnh | trục (Trục dài) |
tĩnh <T> Ngăn xếp <T> | tạo (Phạm vi phạm vi, các giá trị Iterable< Operand <T>>, Tùy chọn... tùy chọn) Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một thao tác Stack mới. |
Đầu ra <T> | đầu ra () Tenxơ đóng gói. |
Phương pháp kế thừa
Phương pháp công cộng
Đầu ra công khai <T> asOutput ()
Trả về phần điều khiển tượng trưng của một tenxơ.
Đầu vào của các hoạt động TensorFlow là đầu ra của một hoạt động TensorFlow khác. Phương pháp này được sử dụng để thu được một thẻ điều khiển mang tính biểu tượng đại diện cho việc tính toán đầu vào.
Trục Stack.Options tĩnh công khai (Trục dài)
Thông số
trục | Kích thước dọc theo để đóng gói. Các giá trị âm bao quanh nên phạm vi hợp lệ là `[-(R+1), R+1)`. |
---|
ngăn xếp tĩnh công khai <T> tạo ( Phạm vi phạm vi, các giá trị Iterable< Toán hạng <T>>, Tùy chọn... tùy chọn)
Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một thao tác Stack mới.
Thông số
phạm vi | phạm vi hiện tại |
---|---|
giá trị | Phải có cùng hình dạng và chủng loại. |
tùy chọn | mang các giá trị thuộc tính tùy chọn |
Trả lại
- một phiên bản mới của Stack