पहले आयाम के साथ `N` टेंसर की सूची को जोड़ता है।
पहले आयाम में इनपुट टेंसरों का आकार 1 होना आवश्यक है।
उदाहरण के लिए:
# '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.
concat और parallel_concat के बीच अंतर यह है कि concat की आवश्यकता है आदानों की सभी से पहले आपरेशन शुरू हो जाएगा गणना की लेकिन की आवश्यकता नहीं है कि इनपुट आकार ग्राफ निर्माण के दौरान नाम से जाना है। समानांतर कॉनकैट इनपुट के टुकड़ों को आउटपुट में कॉपी करेगा क्योंकि वे उपलब्ध हो जाते हैं, कुछ स्थितियों में यह एक प्रदर्शन लाभ प्रदान कर सकता है। सार्वजनिक तरीके
आउटपुट <टी> | asOutput () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
स्थिर <टी> ParallelConcat <टी> | |
आउटपुट <टी> | उत्पादन () जुड़ा हुआ टेंसर। |
विरासत में मिली विधियां
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <टी> asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के लिए इनपुट एक अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थिर ParallelConcat <टी> बनाने ( स्कोप गुंजाइश, Iterable < ओपेरैंड <टी >> मूल्यों, आकार आकार)
एक नया ParallelConcat ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।
मापदंडों
दायरा | वर्तमान दायरा |
---|---|
मूल्यों | जोड़ने के लिए टेंसर। सभी का आकार 1 पहले आयाम और समान आकार में होना चाहिए। |
आकार | परिणाम का अंतिम आकार; किसी भी इनपुट के आकार के बराबर होना चाहिए लेकिन पहले आयाम में इनपुट मानों की संख्या के साथ होना चाहिए। |
रिटर्न
- ParallelConcat का एक नया उदाहरण