ParallelConcat

공개 최종 클래스 ParallelConcat

첫 번째 차원을 따라 'N' 텐서 목록을 연결합니다.

입력 텐서는 모두 첫 번째 차원의 크기가 1이어야 합니다.

예: 

# '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.
concat과 parallel_concat의 차이점은 concat에서는 작업이 시작되기 전에 모든 입력을 계산해야 하지만 그래프 구성 중에 입력 형태를 알 필요가 없다는 것입니다. 병렬 연결은 입력의 일부가 사용 가능해지면 출력에 복사하며, 어떤 상황에서는 성능상의 이점을 제공할 수 있습니다.

공개 방법

출력 <T>
출력 ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
정적 <T> ParallelConcat <T>
생성 ( 범위 범위, Iterable< 피연산자 <T>> 값, 모양 모양)
새로운 ParallelConcat 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
출력 <T>
출력 ()
연결된 텐서.

상속된 메서드

공개 방법

공개 출력 <T> asOutput ()

텐서의 기호 핸들을 반환합니다.

TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.

public static ParallelConcat <T> create ( Scope 범위, Iterable< Operand <T>> 값, 모양 모양)

새로운 ParallelConcat 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수
범위 현재 범위
가치 연결할 텐서. 모두 첫 번째 차원의 크기가 1이고 모양이 동일해야 합니다.
모양 결과의 최종 형태; 모든 입력의 모양과 같아야 하지만 첫 번째 차원의 입력 값 개수가 있어야 합니다.
보고
  • ParallelConcat의 새 인스턴스

공개 출력 <T> 출력 ()

연결된 텐서.