警告:この API は非推奨であり、置き換えが安定した後の TensorFlow の将来のバージョンでは削除される予定です。
ParallelConcat
コレクションでコンテンツを整理
必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。
'N' テンソルのリストを最初の次元に沿って連結します。
入力テンソルはすべて、最初の次元のサイズが 1 である必要があります。
例えば:
# '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 とParallel_concat の違いは、concat では操作を開始する前にすべての入力が計算される必要がありますが、グラフの構築中に入力の形状が既知である必要がないことです。 Parallel concat は、入力の一部が使用可能になったときに出力にコピーします。状況によっては、これによりパフォーマンスが向上することがあります。
継承されたメソッド
クラスjava.lang.Objectからブール値 | 等しい(オブジェクト arg0) |
最終クラス<?> | getClass () |
整数 | ハッシュコード() |
最後の空白 | 通知する() |
最後の空白 | すべて通知() |
弦 | toString () |
最後の空白 | wait (long arg0, int arg1) |
最後の空白 | 待機(長い引数0) |
最後の空白 | 待って() |
パブリックメソッド
public Output <T> asOutput ()
テンソルのシンボリック ハンドルを返します。
TensorFlow オペレーションへの入力は、別の TensorFlow オペレーションの出力です。このメソッドは、入力の計算を表すシンボリック ハンドルを取得するために使用されます。
新しい ParallelConcat 操作をラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。
パラメータ
範囲 | 現在のスコープ |
---|
価値観 | 連結されるテンソル。すべての最初の次元のサイズが 1 で、同じ形状でなければなりません。 |
---|
形 | 結果の最終的な形状。は、任意の入力の形状と等しくなければなりませんが、最初の次元の入力値の数と同じである必要があります。 |
---|
返品
- ParallelConcat の新しいインスタンス
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最終更新日 2024-09-10 UTC。
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