Предупреждение. Этот API устарел и будет удален в будущей версии TensorFlow после того, как замена станет стабильной.
TensorListConcatV2
Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
Объединяет все тензоры в списке по нулевому измерению.
Требуется, чтобы все тензоры имели одинаковую форму, кроме первого измерения.
input_handle: список ввода. element_shape: форма неинициализированных элементов в списке. Если первое измерение не равно -1, предполагается, что все элементы списка имеют один и тот же начальный размер. Leading_dims: список ведущих размеров неинициализированных элементов списка. Используется, если ведущий параметр input_handle.element_shape или входной аргумент element_shape еще не установлен. тензор: объединенный результат. длины: выходной тензор, содержащий размеры 0-го измерения тензоров в списке, используемых для вычисления градиента.
Унаследованные методы
Из класса java.lang.Object логическое значение | равно (Объект arg0) |
последний класс<?> | получитьКласс () |
интервал | хэш-код () |
окончательная пустота | поставить в известность () |
окончательная пустота | уведомитьВсе () |
Нить | нанизывать () |
окончательная пустота | подождать (длинный arg0, int arg1) |
окончательная пустота | подождите (длинный arg0) |
окончательная пустота | ждать () |
Публичные методы
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию TensorListConcatV2.
Возврат
- новый экземпляр TensorListConcatV2
общедоступная длина вывода <Long> ()
общедоступный выходной тензор <U> ()
Если не указано иное, контент на этой странице предоставляется по лицензии Creative Commons "С указанием авторства 4.0", а примеры кода – по лицензии Apache 2.0. Подробнее об этом написано в правилах сайта. Java – это зарегистрированный товарный знак корпорации Oracle и ее аффилированных лиц.
Последнее обновление: 2023-12-01 UTC.
[{
"type": "thumb-down",
"id": "missingTheInformationINeed",
"label":"Отсутствует нужная мне информация"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "tooComplicatedTooManySteps",
"label":"Слишком сложен/слишком много шагов"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "outOfDate",
"label":"Устарел"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "translationIssue",
"label":"Проблема с переводом текста"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "samplesCodeIssue",
"label":"Проблемы образцов/кода"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "otherDown",
"label":"Другое"
}]
[{
"type": "thumb-up",
"id": "easyToUnderstand",
"label":"Прост для понимания"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "solvedMyProblem",
"label":"Помог мне решить мою проблему"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "otherUp",
"label":"Другое"
}]
{"lastModified": "\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435: 2023-12-01 UTC."}