ReduceJoin

ينضم إلى سلسلة Tensor عبر الأبعاد المحددة.

يحسب ربط السلسلة عبر الأبعاد في موتر السلسلة المحدد للشكل `[\\(d_0, d_1, ..., d_{n-1}\\)]`. إرجاع Tensor جديد تم إنشاؤه عن طريق ربط سلاسل الإدخال بالفاصل المحدد (الافتراضي: سلسلة فارغة). يتم حساب المؤشرات السالبة بشكل عكسي من النهاية، حيث `-1` تعادل `n - 1`. إذا لم يتم تحديد المؤشرات، فسيتم ربط جميع الأبعاد بدءًا من `n - 1` وحتى `0`.

على سبيل المثال:

# tensor `a` is [["a", "b"], ["c", "d"]]
 tf.reduce_join(a, 0) ==> ["ac", "bd"]
 tf.reduce_join(a, 1) ==> ["ab", "cd"]
 tf.reduce_join(a, -2) = tf.reduce_join(a, 0) ==> ["ac", "bd"]
 tf.reduce_join(a, -1) = tf.reduce_join(a, 1) ==> ["ab", "cd"]
 tf.reduce_join(a, 0, keep_dims=True) ==> [["ac", "bd"]]
 tf.reduce_join(a, 1, keep_dims=True) ==> [["ab"], ["cd"]]
 tf.reduce_join(a, 0, separator=".") ==> ["a.c", "b.d"]
 tf.reduce_join(a, [0, 1]) ==> "acbd"
 tf.reduce_join(a, [1, 0]) ==> "abcd"
 tf.reduce_join(a, []) ==> [["a", "b"], ["c", "d"]]
 tf.reduce_join(a) = tf.reduce_join(a, [1, 0]) ==> "abcd"