Python tf.raw_ops.XlaConcatND用法及代碼示例

在所有維度上連接輸入張量。

用法

tf.raw_ops.XlaConcatND(
    inputs, num_concats, paddings=[], name=None
)

inputs 至少包含 1 個的列表Tensor具有相同類型的對象。以行優先順序輸入張量切片以合並所有維度。所有輸入必須具有相同的形狀。 } out_arg { 名稱："output" 說明：<
num_concats ints 的列表。每個維度的合並方式數。
paddings ints 的可選列表。默認為 [] 。從最終合並張量中剝離的每個維度的可選右填充列表。在剝離填充之前，這些填充不得超過合並結果的尺寸大小。
name 操作的名稱(可選)。

合並的操作基於給定的num_splits 屬性對輸入張量進行切片，可選地去除填充，並返回沒有填充的合並張量。

此操作可以通過 TPU 橋生成。

例如，使用 input 張量：

[[0, 1],
 [4, 5]]
[[2, 3],
 [6, 7]]
[[8, 9],
 [12, 13]]
[[10, 11],
 [14, 15]]

num_splits：

[2, 2]

和 paddings ：

[1, 1]

預期的outputs 是：

[[0, 1, 2],
 [4, 5, 6],
 [8, 9, 10]]

相關用法

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.XlaConcatND。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。