tensorflow::ops::ParallelConcat

#include <array_ops.h>

Конкатенация списка N тензоров по первому измерению.

Краткое описание

Все входные тензоры должны иметь размер 1 в первом измерении.

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 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 улучшить производительность.

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• values: Тензоры, которые необходимо конкатенировать. Все должны иметь размер 1 в первом измерении и одинаковую форму.
• shape: конечная форма результата; должна быть равна формам любого входа, но с количеством входных значений в первом измерении.

Возвращает:

• Output: Конкатенированный тензор.

Общедоступные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output output

Общедоступные функции

 ParallelConcat(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::InputList values,
  PartialTensorShape shape
)

::tensorflow::Node * node() const 

operator::tensorflow::Input() const 

operator::tensorflow::Output() const