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Python tf.raw_ops.ParallelConcat用法及代碼示例


沿第一維連接 N 張量列表。

用法

tf.raw_ops.ParallelConcat(
    values, shape, name=None
)

參數

  • values 至少 1 個具有相同類型的 Tensor 對象的列表。要連接的張量。所有必須在第一維中具有大小 1 和相同的形狀。
  • shape tf.TensorShapeints 的列表。結果的最終形狀;應該等於任何輸入的形狀,但具有第一維中輸入值的數量。
  • name 操作的名稱(可選)。

返回

  • 一個Tensor。具有與 values 相同的類型。

輸入張量都必須在第一維中具有大小 1。

例如:

# '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.

concat 和 parallel_concat 之間的區別在於 concat 要求在操作開始之前計算所有輸入,但不要求在圖形構建期間知道輸入形狀。並行 concat 將在輸入可用時將其複製到輸出中,在某些情況下,這可以提供性能優勢。

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注:本文由純淨天空篩選整理自tensorflow.org大神的英文原創作品 tf.raw_ops.ParallelConcat。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。