tf.raw_ops.ParallelConcat
Конкатенирует список тензоров N по первому измерению.
tf.raw_ops.ParallelConcat(
values, shape, name=None
)
Все входные тензоры должны иметь размер 1 в первом измерении.
Пример:
# '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 вычисления всех входных данных перед началом операции, но не требует, чтобы формы входных данных были известны во время построения графа. Parallel concat будет копировать части входных данных в выходные данные по мере их доступности, что в некоторых ситуациях может обеспечить преимущество в производительности.
| Аргументы | |
|---|---|
values | Список из как минимум 1 Tensor объекта с одинаковым типом. Тензоры, которые нужно конкатенировать. Все должны иметь размер 1 в первом измерении и одинаковую форму. |
shape | tf.TensorShape или список ints. Конечная форма результата; должна быть равна формам любого входного значения, но с количеством входных значений в первом измерении. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
A Tensor. Имеет тот же тип, что и values. |
© 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/ParallelConcat