te.lang.cce.concat(raw_tensors, axis)
在指定轴上对输入的多个Tensor进行重新连接。
输入raw_tensors为多个Tensor,数据类型相同。
如果raw_tensors[i].shape = [D0, D1, ... Daxis(i), ...Dn],沿着轴axis连接后的结果的shape为:[D0, D1, ... Raxis, ...Dn]。
其中:Raxis = sum(Daxis(i))。
对输入tensor来说,除了轴axis以外,其他轴的维度要完全一致。
例如:
t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] concat([t1, t2], 0) # [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]] concat([t1, t2], 1) # [[1, 2, 3, 7, 8, 9], [4, 5, 6, 10, 11, 12]] # tensor t1的shape为 [2, 3] # tensor t2的shape为 [2, 3] concat([t1, t2], 0).shape # [4, 3] concat([t1, t2], 1).shape # [2, 6]
参数axis也可以为负数,表示从维度的最后开始计算,表示第axis + len(shape)跟轴。
例如:
t1 = [[[1, 2], [2, 3]], [[4, 4], [5, 3]]] t2 = [[[7, 4], [8, 4]], [[2, 10], [15, 11]]] concat([t1, t2], -1)
结果为:
[[[ 1, 2, 7, 4], [ 2, 3, 8, 4]], [[ 4, 4, 2, 10], [ 5, 3, 15, 11]]]
支持的数据类型:int8、uint8、int16、int32、float16、float32。
该接口在concat_compute.py中定义。
参数说明
- raw_tensors:tensor list,list类型,元素为tvm.tensor,且tensor shape的最后一维要32字节对齐。
- axis:做 concat 操作的轴,取值范围:[-d,d-1],其中d是raw_tensor的维数。
返回值
res_tensor:重新连接后的tensor,tvm.tensor类型。
调用示例
import tvm import te.lang.cce shape1 = (64,128) shape1 = (64,128) input_dtype = "float16" data1 = tvm.placeholder(shape1, name="data1", dtype=input_dtype) data2 = tvm.placeholder(shape2, name="data1", dtype=input_dtype) data = [data1, data2] res = te.lang.cce.concat(data, 0) # res.shape = (128,128)