เทนเซอร์โฟลว์ :: ops :: ซ้อนกัน

#include <array_ops.h>

บรรจุรายการของ N อันดับ - R เทนเซอร์เป็นหนึ่งระดับ - (R+1) เทนเซอร์

สรุป

บรรจุค่า N เทนเซอร์เป็น values เทนเซอร์ที่มีอันดับหนึ่งสูงกว่า values เทนเซอร์แต่ละ values โดยบรรจุตามขนาด axis ให้รายการรูปร่างเทนเซอร์ (A, B, C) ;

ถ้า axis == 0 แล้วเทนเซอร์ output จะมีรูปร่าง (N, A, B, C) ถ้า axis == 1 ดังนั้นเทนเซอร์ output จะมีรูปร่าง (A, N, B, C) ฯลฯ

ตัวอย่างเช่น:

# 'x' is [1, 4]
# 'y' is [2, 5]
# 'z' is [3, 6]
pack([x, y, z]) => [[1, 4], [2, 5], [3, 6]]  # Pack along first dim.
pack([x, y, z], axis=1) => [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

นี่คือสิ่งที่ตรงกันข้ามกับการ unpack

อาร์กิวเมนต์:

  • ขอบเขต: วัตถุ ขอบเขต
  • ค่า: ต้องมีรูปร่างและประเภทเดียวกัน

แอตทริบิวต์เสริม (ดู Attrs ):

  • แกน: มิติข้อมูลที่จะบรรจุ ค่าลบล้อมรอบดังนั้นช่วงที่ถูกต้องคือ [-(R+1), R+1)

ผลตอบแทน:

  • Output : เทนเซอร์ที่บรรจุ

ผู้สร้างและผู้ทำลาย

Stack (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::InputList values)
Stack (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::InputList values, const Stack::Attrs & attrs)

คุณลักษณะสาธารณะ

operation
output

หน้าที่สาธารณะ

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

ฟังก์ชั่นคงที่สาธารณะ

Axis (int64 x)

โครงสร้าง

tensorflow :: ops :: Stack :: Attrs

ตัวตั้งค่าแอตทริบิวต์ที่เป็นทางเลือกสำหรับ Stack

คุณลักษณะสาธารณะ

การดำเนินการ

Operation operation

เอาท์พุท

::tensorflow::Output output

หน้าที่สาธารณะ

ซ้อนกัน

 Stack(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::InputList values
)

ซ้อนกัน

 Stack(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::InputList values,
  const Stack::Attrs & attrs
)

โหนด

::tensorflow::Node * node() const 

ตัวดำเนินการ :: tensorflow :: อินพุต

 operator::tensorflow::Input() const 

ตัวดำเนินการ :: tensorflow :: เอาท์พุท

 operator::tensorflow::Output() const 

ฟังก์ชั่นคงที่สาธารณะ

แกน

Attrs Axis(
  int64 x
)