चेतावनी: इस एपीआई को पदावनत कर दिया गया है और प्रतिस्थापन के स्थिर होने के बाद इसे TensorFlow के भविष्य के संस्करण में हटा दिया जाएगा।
TensorListConcatV2
संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें
अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.
सूची में सभी टेंसरों को 0वें आयाम के साथ समाप्त करता है।
आवश्यक है कि पहले आयाम को छोड़कर सभी टेंसरों का आकार समान हो।
input_handle: इनपुट सूची। element_shape: सूची में अप्रारंभीकृत तत्वों का आकार। यदि पहला आयाम -1 नहीं है, तो यह माना जाता है कि सभी सूची तत्वों में एक ही अग्रणी डिम है। अग्रणी_डिम्स: अप्रारंभीकृत सूची तत्वों के प्रमुख मंदों की सूची। यदि input_handle.element_shape या element_shape इनपुट arg का अग्रणी डिम पहले से सेट नहीं है, तो इसका उपयोग किया जाता है। टेंसर: संक्षिप्त परिणाम। लंबाई: सूची में टेंसर के 0 वें आयाम के आकार वाले आउटपुट टेंसर, ग्रेडिएंट की गणना के लिए उपयोग किया जाता है।
विरासत में मिली विधियां
कक्षा java.lang.Object से बूलियन | के बराबर होती है (वस्तु arg0) |
अंतिम कक्षा<?> | getClass () |
NS | hashCode () |
अंतिम शून्य | सूचित () |
अंतिम शून्य | notifyAll () |
डोरी | toString () |
अंतिम शून्य | प्रतीक्षा (लंबे arg0, पूर्णांक ARG1) |
अंतिम शून्य | प्रतीक्षा (लंबे arg0) |
अंतिम शून्य | इंतजार () |
सार्वजनिक तरीके
एक नया TensorListConcatV2 ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।
रिटर्न
- TensorListConcatV2 का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक आउटपुट <लांग> लंबाई ()
सार्वजनिक आउटपुट <u> टेन्सर ()
जब तक कुछ अलग से न बताया जाए, तब तक इस पेज की सामग्री को Creative Commons Attribution 4.0 License के तहत और कोड के नमूनों को Apache 2.0 License के तहत लाइसेंस मिला है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Google Developers साइट नीतियां देखें. Oracle और/या इससे जुड़ी हुई कंपनियों का, Java एक रजिस्टर किया हुआ ट्रेडमार्क है.
आखिरी बार 2021-11-11 (UTC) को अपडेट किया गया.
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