tensorflow :: ops :: ParallelConcat
#include <array_ops.h>
Łączy listę N
tensorów wzdłuż pierwszego wymiaru.
streszczenie
Wszystkie tensory wejściowe muszą mieć rozmiar 1 w pierwszym wymiarze.
Na przykład:
# '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.
Różnica między concat i parallel_concat polega na tym, że concat wymaga obliczenia wszystkich danych wejściowych przed rozpoczęciem operacji, ale nie wymaga, aby kształty wejściowe były znane podczas tworzenia wykresu. Łączenie równoległe kopiuje fragmenty danych wejściowych do danych wyjściowych, gdy staną się dostępne, w niektórych sytuacjach może to zapewnić korzyści w zakresie wydajności.
Argumenty:
- zakres: obiekt Scope
- wartości: tensory do łączenia. Wszystkie muszą mieć rozmiar 1 w pierwszym wymiarze i ten sam kształt.
- kształt: ostateczny kształt wyniku; powinien być równy kształtom dowolnego wejścia, ale z liczbą wartości wejściowych w pierwszym wymiarze.
Zwroty:
-
Output
: połączony tensor.
Konstruktorzy i niszczyciele | |
---|---|
ParallelConcat (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::InputList values, PartialTensorShape shape) |
Atrybuty publiczne | |
---|---|
operation | |
output |
Funkcje publiczne | |
---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
Atrybuty publiczne
operacja
Operation operation
wynik
::tensorflow::Output output
Funkcje publiczne
ParallelConcat
ParallelConcat( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::InputList values, PartialTensorShape shape )
węzeł
::tensorflow::Node * node() const
operator :: tensorflow :: Input
operator::tensorflow::Input() const
operator :: tensorflow :: Output
operator::tensorflow::Output() const