ParallelConcat

публичный финальный класс ParallelConcat

Объединяет список тензоров N по первому измерению.

Все входные тензоры должны иметь размер 1 в первом измерении.

Например: 

# '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.
Разница между concat и Parallel_concat заключается в том, что concat требует, чтобы все входные данные были вычислены до начала операции, но не требует, чтобы входные формы были известны во время построения графа. Параллельный конкат копирует части входных данных в выходные по мере их появления. В некоторых ситуациях это может обеспечить выигрыш в производительности.

Публичные методы

Выход <Т>
какВывод ()
Возвращает символический дескриптор тензора.
статический <T> ParallelConcat <T>
create (область области действия , значения Iterable< Operand <T>>, форма формы)
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию ParallelConcat.
Выход <Т>
выход ()
Составной тензор.

Унаследованные методы

Публичные методы

публичный вывод <T> asOutput ()

Возвращает символический дескриптор тензора.

Входные данные для операций TensorFlow являются выходными данными другой операции TensorFlow. Этот метод используется для получения символического дескриптора, который представляет собой вычисление входных данных.

public static ParallelConcat <T> create (область области действия , значения Iterable < Operand <T>>, форма формы)

Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию ParallelConcat.

Параметры
объем текущий объем
ценности Тензоры, подлежащие конкатенации. Все они должны иметь размер 1 в первом измерении и одинаковую форму.
форма окончательный вид результата; должно быть равно форме любого входного сигнала, но с количеством входных значений в первом измерении.
Возврат
  • новый экземпляр ParallelConcat

публичный вывод <T> вывод ()

Составной тензор.