dòng chảy căng:: ôi:: GiảmTham gia

Nối một chuỗi Tensor theo các kích thước nhất định.

Bản tóm tắt

Tính toán nối chuỗi theo các kích thước trong chuỗi đã cho Tensor có hình dạng [\\(d_0, d_1, ..., d_{n-1}\\)] . Trả về một Tensor mới được tạo bằng cách nối các chuỗi đầu vào với dấu phân cách đã cho (mặc định: chuỗi trống). Các chỉ số âm được tính ngược từ cuối, với -1 tương đương với n - 1 . Nếu các chỉ số không được chỉ định, hãy tham gia trên tất cả các thứ nguyên bắt đầu từ n - 1 đến 0 .

Ví dụ:

# 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"

Tranh luận:

• phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
• đầu vào: Đầu vào được nối. Tất cả các chỉ số rút gọn phải có kích thước khác 0.
• Giảm_indices: Kích thước cần giảm. Kích thước được giảm theo thứ tự được chỉ định. Bỏ qua reduction_indices tương đương với việc chuyển [n-1, n-2, ..., 0] . Các chỉ số âm từ -n đến -1 được hỗ trợ.

Thuộc tính tùy chọn (xem Attrs ):

• keep_dims: Nếu True , giữ lại kích thước đã giảm với độ dài 1 .
• dấu phân cách: Dấu phân cách sử dụng khi nối.

Trả về:

• Output : Có hình dạng bằng hình dạng của đầu vào với kích thước giảm được loại bỏ hoặc đặt thành 1 tùy thuộc vào keep_dims .

Thuộc tính công khai

Operation operation

::tensorflow::Output output

 ReduceJoin(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input inputs,
  ::tensorflow::Input reduction_indices
)

 ReduceJoin(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input inputs,
  ::tensorflow::Input reduction_indices,
  const ReduceJoin::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs KeepDims(
  bool x
)

Attrs Separator(
  StringPiece x
)