tf.raw_ops.AssignVariableXlaConcatND
Объединяет входной тензор по всем измерениям.
tf.raw_ops.AssignVariableXlaConcatND(
resource, inputs, num_concats, paddings=[], name=None
)
Операция, которая объединяет срезы входного тензора на основе заданного атрибута num_splits, при необходимости удаляет дополнения и записывает объединённый тензор без дополнений в переменную ресурса.
Эта операция может быть сгенерирована с помощью моста TPU.
Например, для тензора input:
[[0, 1], [4, 5]] [[2, 3], [6, 7]] [[8, 9], [12, 13]] [[10, 11], [14, 15]]
num_splits:
[2, 2]
и paddings:
[1, 1]
ожидаемое значение outputs:
[[0, 1, 2], [4, 5, 6], [8, 9, 10]]
| Аргументы | |
|---|---|
resource | Tensor типа resource. Переменная ресурса для входных тензоров, объединённых по всем измерениям. } in_arg { name: "inputs" description: <
|
inputs | Список как минимум из 1 объекта Tensor одного типа. |
num_concats | Список значений ints. Количество частей, на которые нужно разделить каждое измерение. |
paddings | Необязательный список значений ints. По умолчанию — []. Необязательный список дополнений справа для каждого измерения, которые нужно удалить из итогового объединённого тензора. Эти дополнения не должны превышать размер измерения объединённого результата до удаления дополнений. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращает | |
|---|---|
| Созданная операция. |
© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/raw_ops/AssignVariableXlaConcatND
