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tf.parallel_stack

TensorFlow 1 versão Ver fonte no GitHub

Empilha uma lista de rank- R tensores em um rank (R+1) tensor em paralelo.

Requer que a forma de entradas de ser conhecido no momento da construção de gráfico.

Packs a lista de tensores nos values em um tensor com grau um maior do que cada tensor em values , embalando-os ao longo da primeira dimensão. Dada uma lista de comprimento N de tensores de forma (A, B, C) ; a output tensor terá a forma (N, A, B, C) .

Por exemplo:

 x = tf.constant([1, 4])
y = tf.constant([2, 5])
z = tf.constant([3, 6])
tf.parallel_stack([x, y, z])  # [[1, 4], [2, 5], [3, 6]]
 

A diferença entre stack e parallel_stack é que stack exige que todas as entradas de ser calculado antes da operação começar, mas não exige que as formas de entrada ser conhecido durante a construção do gráfico.

parallel_stack irá copiar peças da entrada para a saída assim que estiverem disponíveis, em algumas situações isso pode fornecer um benefício de desempenho.

Ao contrário de stack , parallel_stack NÃO suporta backpropagation.

Isto é o oposto do desempilhar. O equivalente é numpy

 tf.parallel_stack([x, y, z]) = np.asarray([x, y, z])
 

values Uma lista de Tensor objetos com a mesma forma e tipo.
name Um nome para esta operação (opcional).

output Um empilhados Tensor com o mesmo tipo de values .