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mindspore.ops.ParallelConcat
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.. py:class:: mindspore.ops.ParallelConcat
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根据第一个维度连接输入Tensor。
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Concat和ParallelConcat之间的区别在于，Concat要求在操作开始之前需要计算所有的输入，但不要求在构图期间知道输入shape。
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ParallelConcat将在输入片段可用时，将其复制到输出中，在某些情况下，这可以提供性能优势。
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.. note::
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输入Tensor在第一个维度要求长度为1。
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输入：
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- **values** (tuple, list) - 由Tensor组成的tuple或list。其元素的数据类型和shape必须相同，且每个Tensor的rank不能小于1。CPU上支持数据类型为数值型，Ascend上支持数据类型为除去[float64, complex64, complex128]三种数据类型外的数值型。
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输出：
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Tensor，数据类型与 `values` 相同。
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异常：
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- **TypeError** - 如果输入不是Tensor。
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- **TypeError** - 如果 `values` 中各个Tensor的数据类型和shape不相同。
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- **ValueError** - 如果任意一个输入Tensor的shape第一维长度不是1。
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- **ValueError** - 如果 `values` 中的Tensor的秩小于1。
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- **ValueError** - 如果输入各Tensor的shape不一致。
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