tf.raw_ops.ParallelConcat
Объединяет список тензоров N по первой размерности.
tf.raw_ops.ParallelConcat(
values, shape, name=None
)
Размер первой размерности всех входных тензоров должен быть равен 1.
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 вычисления всех входных данных до начала операции, но не требует, чтобы формы входных данных были известны во время построения графа. Parallel concat копирует части входных данных в выходные по мере их готовности; в некоторых случаях это может повысить производительность.
| Аргументы | |
|---|---|
values | Список как минимум из 1 объекта Tensor одного типа. Тензоры для объединения. Размер первой размерности каждого тензора должен быть равен 1, а формы должны совпадать. |
shape | Объект tf.TensorShape или список объектов ints. Итоговая форма результата; должна совпадать с формами любых входных данных, за исключением количества входных значений в первой размерности. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращает | |
|---|---|
Объект 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