tf.raw_ops.XlaConcatND
Объединяет входной тензор по всем измерениям.
tf.raw_ops.XlaConcatND(
inputs, num_concats, paddings=[], name=None
)
Операция, которая объединяет срезы входного тензора на основе заданного атрибута num_splits, при необходимости удаляет дополнения и возвращает объединённый тензор без дополнений.
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]
ожидаемый результат outputs:
[[0, 1, 2], [4, 5, 6], [8, 9, 10]]
| Аргументы | |
|---|---|
inputs | Список как минимум из 1 объекта Tensor одного типа. Срезы входных тензоров в строчном порядке для объединения по всем измерениям. Все входные данные должны иметь одинаковую форму. } out_arg { name: "output" description: <
|
num_concats | Список из ints. Количество способов объединения для каждого измерения. |
paddings | Необязательный список из ints. По умолчанию — []. Необязательный список дополнений справа для каждого измерения, которые нужно удалить из итогового объединённого тензора. Размер этих дополнений не должен превышать размер измерения объединённого результата до удаления дополнений. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращает | |
|---|---|
Объект 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
