tf.raw_ops.XlaConcatND
Объединяет тензор входных данных по всем измерениям.
tf.raw_ops.XlaConcatND(
inputs, num_concats, paddings=[], name=None
)
Операция, которая объединяет срезы входного тензора, основанные на заданном атрибуте num_splits, необязательно удаляет заполнения и возвращает объединённый тензор без заполнений.
Эта операция может быть сгенерирована через мост TPU.
Например, с input тензором:
[[0, 1], [4, 5]] [[2, 3], [6, 7]] [[8, 9], [12, 13]] [[10, 11], [14, 15]]
num_splits:
[2, 2]
и paddings:
[1, 1]
ожидаемый outputs результат:
[[0, 1, 2], [4, 5, 6], [8, 9, 10]]
| Аргументы | |
|---|---|
inputs | Список из как минимум 1 Tensor объекта одного типа. Срезы входных тензоров в порядке следования строк для объединения по всем измерениям. Все входные данные должны иметь одинаковую форму. } out_arg { name: "output" description: <
|
num_concats | Список ints. Количество способов объединения на измерение. |
paddings | Необязательный список ints. По умолчанию []. Необязательный список правых заполнений на измерение, которые нужно удалить из конечного объединенного тензора. Эти заполнения не должны превышать размер измерения объединённого результата до удаления заполнений. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
Tensor. Имеет тот же тип, что и inputs. |
© 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/XlaConcatND
