flux tensoriel : : opérations : : ParallelConcat
#include <array_ops.h>
Concatène une liste de N
tenseurs le long de la première dimension.
Résumé
Les tenseurs d'entrée doivent tous avoir la taille 1 dans la première dimension.
Par exemple:
# '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.
La différence entre concat et parallel_concat est que concat nécessite que toutes les entrées soient calculées avant le début de l'opération, mais ne nécessite pas que les formes d'entrée soient connues lors de la construction du graphique. La concatération parallèle copiera des morceaux de l'entrée dans la sortie dès qu'ils seront disponibles, ce qui dans certaines situations peut offrir un avantage en termes de performances.
Arguments :
- scope : un objet Scope
- valeurs : Tenseurs à concaténer. Tous doivent avoir la taille 1 dans la première dimension et la même forme.
- forme : la forme finale du résultat ; doit être égal aux formes de n'importe quelle entrée mais avec le nombre de valeurs d'entrée dans la première dimension.
Retours :
-
Output
: Le tenseur concaténé.
Constructeurs et Destructeurs | |
---|---|
ParallelConcat (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::InputList values, PartialTensorShape shape) |
Attributs publics | |
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operation | |
output |
Fonctions publiques | |
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node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
Attributs publics
opération
Operation operation
sortir
::tensorflow::Output output
Fonctions publiques
ParallelConcat
ParallelConcat( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::InputList values, PartialTensorShape shape )
nœud
::tensorflow::Node * node() const
opérateur :: tensorflow :: Entrée
operator::tensorflow::Input() const
opérateur :: tensorflow :: Sortie
operator::tensorflow::Output() const