przepływ tensorowy:: ops:: Połączenie równoległe

#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 równoległy_concat polega na tym, że concat wymaga obliczenia wszystkich danych wejściowych przed rozpoczęciem operacji, ale nie wymaga znajomości kształtów wejściowych podczas konstruowania wykresu. Połączenie równoległe skopiuje fragmenty danych wejściowych na dane wyjściowe, gdy tylko staną się dostępne, w niektórych sytuacjach może to zapewnić poprawę wydajności.

Argumenty:

  • zakres: Obiekt Scope
  • wartości: Tensory do połączenia. Wszystkie muszą mieć rozmiar 1 w pierwszym wymiarze i ten sam kształt.
  • kształt: ostateczny kształt wyniku; powinna być równa kształtom dowolnego wejścia, ale z liczbą wartości wejściowych w pierwszym wymiarze.

Zwroty:

  • Output : połączony tensor.

Konstruktory i destruktory

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

wyjście

::tensorflow::Output output

Funkcje publiczne

Połączenie równoległe

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

węzeł

::tensorflow::Node * node() const 

operator::tensorflow::Wejście

 operator::tensorflow::Input() const 

operator::tensorflow::Wyjście

 operator::tensorflow::Output() const