TensorFlow函數(shù)：tf.parallel_stack

tf.parallel_stack 函數(shù)

parallel_stack ( 
    values , 
    name = 'parallel_stack' 
)

定義在：tensorflow/python/ops/array_ops.py.

參見指南：張量變換>分割和連接

將 rank-R張量列表堆疊為一個(gè) rank-(R+1)張量平行.

要求在圖形構(gòu)建時(shí)知道輸入的形狀.

將 values 中的張量打包成一個(gè)張量,其值比每個(gè)張量的秩高一個(gè).通過將它們沿第一維進(jìn)行封裝.給定一個(gè)張量的形狀為 (A, B, C)的 長度為 N 的列表；則 output 張量將有形狀 (N, A, B, C).

例如：

# 'x' is [1, 4]
# 'y' is [2, 5]
# 'z' is [3, 6]
parallel_stack([x, y, z])  # => [[1, 4], [2, 5], [3, 6]]

stack 和 parallel_stack 之間的區(qū)別是 stack 需要在操作開始之前計(jì)算所有輸入,但并不要求輸入的形狀在圖構(gòu)造中是已知的.

parallel_stack 會(huì)將輸入的片段復(fù)制到輸出中,在某些情況下,這可以提供性能優(yōu)勢.

與 stack 不同,parallel_stack 不支持反向傳播.

這與 unpack 相反,這個(gè) numpy 等價(jià)物是：

tf.parallel_stack([x, y, z]) = np.asarray([x, y, z])

參數(shù)：

• values：具有相同形狀和類型的張量對(duì)象的列表.
• name：此操作的名稱(可選).

返回：

• output：與值具有相同類型的堆積張量.