create_dl_layer_concatT_create_dl_layer_concatCreateDlLayerConcatCreateDlLayerConcatcreate_dl_layer_concat (Operator)

Name

create_dl_layer_concatT_create_dl_layer_concatCreateDlLayerConcatCreateDlLayerConcatcreate_dl_layer_concat — Erstellen eines Konkatenations-Layers.

Signatur

Beschreibung

Der Operator create_dl_layer_concatcreate_dl_layer_concatCreateDlLayerConcatCreateDlLayerConcatCreateDlLayerConcatcreate_dl_layer_concat erstellt einen Konkatenations-Layer, der die Datentensoren der Eingabelayer zu einem einzelnen Datentensor verkettet, und gibt dessen Handle in DLLayerConcatDLLayerConcatDLLayerConcatDLLayerConcatDLLayerConcatdllayer_concat zurück.

Der Parameter DLLayerInputsDLLayerInputsDLLayerInputsDLLayerInputsDLLayerInputsdllayer_inputs bestimmt die zuführenden Eingabelayer. Dieser Layer erwartet mehrere Layer als Eingabe.

Der Parameter LayerNameLayerNameLayerNameLayerNamelayerNamelayer_name legt einen individuellen Layernamen fest. Es ist zu beachten, dass beim Erstellen eines Modells mit create_dl_modelcreate_dl_modelCreateDlModelCreateDlModelCreateDlModelcreate_dl_model jeder Layer des erstellten Netzes einen eindeutigen Namen haben muss.

Der Parameter AxisAxisAxisAxisaxisaxis gibt an, entlang welcher Dimension die Eingaben konkateniert werden sollen. Die unterstützten Optionen für AxisAxisAxisAxisaxisaxis sind:

'batch'"batch""batch""batch""batch""batch":

Die Verkettung erfolgt entlang der Batch-Dimension.

Beispiel: wenn zwei Eingaben A und B der Form (h, w, d, b) = (1, 1, 1, 2) verkettet werden, wobei A = [A0, A1] und B = [B0, B1], erhält man [A0, A1, B0, B1] mit der Form (1, 1, 1, 4).

'batch_interleaved'"batch_interleaved""batch_interleaved""batch_interleaved""batch_interleaved""batch_interleaved":

Die Verkettung geschieht entlang der Tiefe-Dimension, aber die Ausgabe wird so umgeformt, als ob die Daten entlang der Batch-Dimension verkettet wären. Für diese Dimension müssen alle Eingaben genau die gleiche Form haben. Es gilt für Batchgröße = 1, dass die Konkatenationen für 'batch'"batch""batch""batch""batch""batch" und 'batch_interleaved'"batch_interleaved""batch_interleaved""batch_interleaved""batch_interleaved""batch_interleaved" identisch sind.

Beispiel: wenn zwei Eingaben A und B der Form (h, w, d, b) = (1, 1, 1, 2) verkettet werden, wobei A = [A0, A1] und B = [B0, B1], erhält man die Ausgabe [A0, B0, A1, B1] mit der Form (1, 1, 1, 4).

'Tiefe'"Tiefe""Tiefe""Tiefe""Tiefe""Tiefe":

Die Verkettung erfolgt entlang der Tiefe-Dimension.

Beispiel: wenn zwei Eingaben A und B der Form (h, w, d, b) = (1, 1, 1, 2) verkettet werden, wobei A = [A0, A1] und B = [B0, B1], erhält man die Ausgabe [A0, A1, B0, B1] mit der Form (1, 1, 2, 2).

'height'"height""height""height""height""height":

Die Verkettung erfolgt entlang der Höhe-Dimension.

'width'"width""width""width""width""width":

Die Verkettung wird entlang der Breite-Dimension.

Beachten Sie, dass alle nicht verketteten Dimensionen für alle Eingabedatentensoren gleich sein müssen.

Die folgenden generischen Parameter GenParamNameGenParamNameGenParamNameGenParamNamegenParamNamegen_param_name und die entsprechenden Werte GenParamValueGenParamValueGenParamValueGenParamValuegenParamValuegen_param_value werden unterstützt:

'is_inference_output'"is_inference_output""is_inference_output""is_inference_output""is_inference_output""is_inference_output":

Bestimmt, ob apply_dl_modelapply_dl_modelApplyDlModelApplyDlModelApplyDlModelapply_dl_model die Ausgabe dieses Layers im Dictionary DLResultBatchDLResultBatchDLResultBatchDLResultBatchDLResultBatchdlresult_batch zurückgibt, auch ohne den Layer in OutputsOutputsOutputsOutputsoutputsoutputs anzugeben ('true'"true""true""true""true""true"), oder nur falls er angegeben wird ('false'"false""false""false""false""false").

Default: 'false'"false""false""false""false""false"

'num_trainable_params'"num_trainable_params""num_trainable_params""num_trainable_params""num_trainable_params""num_trainable_params":

Anzahl der trainierbaren Parameter (Gewichte und Bias-Werte) des Layers.

Bestimmte Parameter von Layern, die mit create_dl_layer_concatcreate_dl_layer_concatCreateDlLayerConcatCreateDlLayerConcatCreateDlLayerConcatcreate_dl_layer_concat erzeugt wurden, können mit weiteren Operatoren gesetzt und abgerufen werden. Die folgenden Tabellen geben einen Überblick, welche Parameter mit set_dl_model_layer_paramset_dl_model_layer_paramSetDlModelLayerParamSetDlModelLayerParamSetDlModelLayerParamset_dl_model_layer_param gesetzt werden können und welche mit get_dl_model_layer_paramget_dl_model_layer_paramGetDlModelLayerParamGetDlModelLayerParamGetDlModelLayerParamget_dl_model_layer_param oder get_dl_layer_paramget_dl_layer_paramGetDlLayerParamGetDlLayerParamGetDlLayerParamget_dl_layer_param ausgelesen werden können. Es ist zu beachten, dass die Operatoren set_dl_model_layer_paramset_dl_model_layer_paramSetDlModelLayerParamSetDlModelLayerParamSetDlModelLayerParamset_dl_model_layer_param und get_dl_model_layer_paramget_dl_model_layer_paramGetDlModelLayerParamGetDlModelLayerParamGetDlModelLayerParamget_dl_model_layer_param ein Modell benötigen, das mit create_dl_modelcreate_dl_modelCreateDlModelCreateDlModelCreateDlModelcreate_dl_model erzeugt wurde.

Ausführungsinformationen

• Multithreading-Typ: reentrant (läuft parallel zu nicht-exklusiven Operatoren).
• Multithreading-Bereich: global (kann von jedem Thread aufgerufen werden).
• Wird ohne Parallelisierung verarbeitet.

Parameter

Modul

Deep Learning Training