tensorflow :: ops :: ParallelConcat

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.

Atrybuty publiczne

Operation operation

::tensorflow::Output output

 ParallelConcat(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::InputList values,
  PartialTensorShape shape
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const