เทนเซอร์โฟลว์:: ปฏิบัติการ:: ParallelConcat

เชื่อมต่อรายการเทนเซอร์ N ตามมิติแรก

สรุป

เทนเซอร์อินพุตทั้งหมดต้องมีขนาด 1 ในมิติแรก

ตัวอย่างเช่น:

# '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.

ความแตกต่างระหว่าง concat และ Parallel_concat ก็คือ concat ต้องการให้คำนวณอินพุตทั้งหมดก่อนการดำเนินการจะเริ่มต้น แต่ไม่ต้องการให้ทราบรูปร่างอินพุตระหว่างการสร้างกราฟ การต่อแบบขนานจะคัดลอกชิ้นส่วนของอินพุตไปยังเอาต์พุตเมื่อมีให้ใช้งาน ในบางสถานการณ์ สิ่งนี้อาจให้ประโยชน์ด้านประสิทธิภาพ

ข้อโต้แย้ง:

• ขอบเขต: วัตถุ ขอบเขต
• ค่า: เทนเซอร์ที่จะต่อกัน ทั้งหมด ต้องมีขนาด 1 ในมิติแรกและรูปร่างเดียวกัน
• รูปร่าง: รูปร่างสุดท้ายของผลลัพธ์ ควรเท่ากับรูปร่างของอินพุตใดๆ แต่ด้วยจำนวนค่าอินพุตในมิติแรก

ผลตอบแทน:

• Output : เทนเซอร์ที่ต่อกัน

คุณลักษณะสาธารณะ

Operation operation

::tensorflow::Output output

 ParallelConcat(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::InputList values,
  PartialTensorShape shape
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const