ParallelConcat

lớp cuối cùng công khai ParallelConcat

Nối một danh sách các tensor `N` dọc theo chiều thứ nhất.

Các tensor đầu vào đều bắt buộc phải có kích thước 1 ở chiều thứ nhất.

Ví dụ:

# '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.
 
Sự khác biệt giữa concat và Parallel_concat là concat yêu cầu tất cả đầu vào phải được tính toán trước khi thao tác bắt đầu nhưng không yêu cầu phải biết hình dạng đầu vào trong quá trình xây dựng biểu đồ. Concat song song sẽ sao chép các phần của đầu vào vào đầu ra khi chúng có sẵn, trong một số trường hợp, điều này có thể mang lại lợi ích về hiệu suất.

Phương pháp công khai

Đầu ra <T>
asOutput ()
Trả về phần điều khiển tượng trưng của một tenxơ.
tĩnh <T> ParallelConcat <T>
tạo (Phạm vi phạm vi , các giá trị Iterable< Operand <T>>, Hình dạng)
Phương thức gốc để tạo một lớp bao bọc một thao tác ParallelConcat mới.
Đầu ra <T>
đầu ra ()
Tenxơ nối.

Phương pháp kế thừa

Phương pháp công khai

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.

public static ParallelConcat <T> tạo (Phạm vi phạm vi , các giá trị Iterable< Operand <T>>, Hình dạng)

Phương thức gốc để tạo một lớp bao bọc một thao tác ParallelConcat mới.

Thông số
phạm vi phạm vi hiện tại
giá trị Tensors được nối. Tất cả phải có kích thước 1 ở chiều thứ nhất và hình dạng giống nhau.
hình dạng hình dạng cuối cùng của kết quả; phải bằng hình dạng của bất kỳ đầu vào nào nhưng có số lượng giá trị đầu vào ở chiều thứ nhất.
Trả lại
  • một phiên bản mới của ParallelConcat

Đầu ra công khai đầu ra <T> ()

Tenxơ nối.