パラレルコンキャット

パブリック最終クラスParallelConcat

'N' テンソルのリストを最初の次元に沿って連結します。

入力テンソルはすべて、最初の次元のサイズが 1 である必要があります。

次に例を示します。 

# '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.
concat とParallel_concat の違いは、concat では操作を開始する前にすべての入力を計算する必要がありますが、グラフの構築中に入力の形状が既知である必要がないことです。 Parallel concat は、入力の一部が使用可能になったときに出力にコピーします。状況によっては、これによりパフォーマンスが向上することがあります。

パブリックメソッド

出力<T>
asOutput ()
テンソルのシンボリック ハンドルを返します。
静的 <T> ParallelConcat <T>
create ( Scopeスコープ、Iterable< Operand <T>> 値、 Shapeシェイプ)
新しい ParallelConcat 操作をラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。
出力<T>
出力()
連結されたテンソル。

継承されたメソッド

パブリックメソッド

public Output <T> asOutput ()

テンソルのシンボリック ハンドルを返します。

TensorFlow オペレーションへの入力は、別の TensorFlow オペレーションの出力です。このメソッドは、入力の計算を表すシンボリック ハンドルを取得するために使用されます。

public static ParallelConcat <T> create (スコープスコープ、Iterable< Operand <T>> 値、 Shapeシェイプ)

新しい ParallelConcat 操作をラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。

パラメーター
範囲現在のスコープ
価値観連結されるテンソル。すべての最初の次元のサイズが 1 で、同じ形状でなければなりません。
形結果の最終的な形状。は、任意の入力の形状と等しくなければなりませんが、最初の次元の入力値の数と同じである必要があります。
戻り値
  • ParallelConcat の新しいインスタンス

public出力<T>出力()

連結されたテンソル。