pypto.concat

产品支持情况

产品	是否支持
Ascend 950PR/Ascend 950DT	√
Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品	√
Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品	√

功能说明

将输入的多个Tensor沿指定维度（dim）拼接，返回一个拼接后的Tensor。

函数原型

concat(tensors: List[Tensor], dim: int = 0) -> Tensor

参数说明

参数名	输入/输出	说明
tensors	输入	源操作数。 支持的类型为：Tensor。 Tensor支持的数据类型为：DT_BF16，DT_FP32，DT_FP16，DT_INT8，DT_INT16，DT_INT32。 不支持空Tensor；Shape仅支持2-4维；Shape Size不大于2147483647（即INT32_MAX）。
dim	输入	源操作数。 支持的数据类型为：int，默认为0。

返回值说明

返回输出Tensor，Tensor的数据类型和 tensors 的任一tensor数据类型相同，Shape与 tensors任一tensor相同（除 dim 对应维度），dim 对应维度为 tensors 各个 tensor 对应维度之和。

约束说明

1.源操作数 tensors 的大小需要大于等于 2，即 len(tensors )>=2；小于等于128。（支持输入一个tensor情况，精度暂时不保证）；

2.输入 tensor 数据类型相同、维度数量相同，并且除待拼接维度（dim）之外的每个维度值相同；

3.dim: -input.dim <= dim < input.dim（input对应tensors 的任一tensor）；

4.设置viewshape时，dim对应维度不切块（即viewshape对应值>=tensors 任一tensor的对应值）。

调用示例

TileShape设置示例

调用该operation接口前，应通过set_vec_tile_shapes设置TileShape。

TileShape维度应和输出一致。

如输入tensors维度为[m, c1, p]，[m, c2, p]，输出为[m, c1+c2, p]，TileShape设置为[m1, n1, p1]，则m1, p1分别用于切分m, p轴，n1用于切分c1和c2轴。

pypto.set_vec_tile_shapes(4, 16, 32)

接口调用示例

a = pypto.tensor([2, 2], pypto.DT_FP32)  # 2x2 tensor with all 1s
b = pypto.tensor([2, 2], pypto.DT_FP32)  # 2x2 tensor with all 0s
out = pypto.concat([a, b], dim = 0)

结果示例如下：

输入数据a:   [[1.0 1.0],
              [1.0 1.0]]
输入数据b:   [[0.0 0.0],
              [0.0 0.0]]
输出数据out: [[1.0 1.0],
              [1.0 1.0],
              [0.0 0.0],
              [0.0 0.0]]