Spec-Zone.ru › TensorFlow

tf.raw_ops.ParallelConcat

Конкатенирует список тензоров N по первому измерению.

Псевдонимы

Псевдонимы для миграции

Подробнее см. в Руководстве по миграции.

tf.compat.v1.raw_ops.ParallelConcat

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

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API