data2/LocalFaceRecognition.git

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import * as tf from '../index';
import { ALL_ENVS, describeWithFlags } from '../jasmine_util';
import { expectArraysClose, expectArraysEqual } from '../test_util';
describeWithFlags('concat1d', ALL_ENVS, () => {
    it('3 + 5', async () => {
        const a = tf.tensor1d([3]);
        const b = tf.tensor1d([5]);
        const result = tf.concat1d([a, b]);
        const expected = [3, 5];
        expectArraysClose(await result.data(), expected);
    });
    it('TensorLike 3 + 5', async () => {
        const a = [3];
        const b = [5];
        const result = tf.concat1d([a, b]);
        const expected = [3, 5];
        expectArraysClose(await result.data(), expected);
    });
    it('TensorLike Chained 3 + 5', async () => {
        const a = tf.tensor1d([3]);
        const b = [5];
        const result = a.concat([b]);
        const expected = [3, 5];
        expectArraysClose(await result.data(), expected);
    });
    it('3 + [5,7]', async () => {
        const a = tf.tensor1d([3]);
        const b = tf.tensor1d([5, 7]);
        const result = tf.concat1d([a, b]);
        const expected = [3, 5, 7];
        expectArraysClose(await result.data(), expected);
    });
    it('[3,5] + 7', async () => {
        const a = tf.tensor1d([3, 5]);
        const b = tf.tensor1d([7]);
        const result = tf.concat1d([a, b]);
        const expected = [3, 5, 7];
        expectArraysClose(await result.data(), expected);
    });
    it('3 + 5 + 7 + 9', async () => {
        const a = tf.tensor1d([3]);
        const b = tf.tensor1d([5]);
        const c = tf.tensor1d([7]);
        const d = tf.tensor1d([9]);
        const result = tf.concat1d([a, b, c, d]);
        expectArraysClose(await result.data(), [3, 5, 7, 9]);
    });
    it('single tensor', async () => {
        const a = tf.tensor1d([3]);
        const result = tf.concat1d([a]);
        expectArraysClose(await result.data(), [3]);
    });
    it('accepts a tensor-like object', async () => {
        const a = [3];
        const b = [5];
        const result = tf.concat1d([a, b]);
        const expected = [3, 5];
        expectArraysClose(await result.data(), expected);
    });
    it('concat complex input', async () => {
        // [1+1j, 2+2j]
        const c1 = tf.complex([1, 2], [1, 2]);
        // [3+3j, 4+4j]
        const c2 = tf.complex([3, 4], [3, 4]);
        const axis = 0;
        const result = tf.concat([c1, c2], axis);
        const expected = [1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4];
        expect(result.dtype).toEqual('complex64');
        expectArraysClose(await result.data(), expected);
    });
});
describeWithFlags('concat2d', ALL_ENVS, () => {
    it('[[3]] + [[5]], axis=0', async () => {
        const axis = 0;
        const a = tf.tensor2d([3], [1, 1]);
        const b = tf.tensor2d([5], [1, 1]);
        const result = tf.concat2d([a, b], axis);
        const expected = [3, 5];
        expect(result.shape).toEqual([2, 1]);
        expectArraysClose(await result.data(), expected);
    });
    it('TensorLike [[3]] + [[5]], axis=0', async () => {
        const axis = 0;
        const a = [[3]];
        const b = [[5]];
        const result = tf.concat2d([a, b], axis);
        const expected = [3, 5];
        expect(result.shape).toEqual([2, 1]);
        expectArraysClose(await result.data(), expected);
    });
    it('TensorLike Chained [[3]] + [[5]], axis=0', async () => {
        const axis = 0;
        const a = tf.tensor2d([3], [1, 1]);
        const b = [[5]];
        const result = a.concat([b], axis);
        const expected = [3, 5];
        expect(result.shape).toEqual([2, 1]);
        expectArraysClose(await result.data(), expected);
    });
    it('[[3]] + [[5]], axis=1', async () => {
        const axis = 1;
        const a = tf.tensor2d([3], [1, 1]);
        const b = tf.tensor2d([5], [1, 1]);
        const result = tf.concat2d([a, b], axis);
        const expected = [3, 5];
        expect(result.shape).toEqual([1, 2]);
        expectArraysClose(await result.data(), expected);
    });
    it('[[1, 2], [3, 4]] + [[5, 6]], axis=0', async () => {
        const axis = 0;
        const a = tf.tensor2d([[1, 2], [3, 4]], [2, 2]);
        const b = tf.tensor2d([[5, 6]], [1, 2]);
        const result = tf.concat2d([a, b], axis);
        const expected = [1, 2, 3, 4, 5, 6];
        expect(result.shape).toEqual([3, 2]);
        expectArraysClose(await result.data(), expected);
    });
    it('[[1, 2],[3, 4]] + [[5, 6]] + [[7, 8]], axis=0', async () => {
        const axis = 0;
        const a = tf.tensor2d([[1, 2], [3, 4]]);
        const b = tf.tensor2d([[5, 6]]);
        const c = tf.tensor2d([[7, 8]]);
        const result = tf.concat2d([a, b, c], axis);
        const expected = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8];
        expect(result.shape).toEqual([4, 2]);
        expectArraysClose(await result.data(), expected);
    });
    it('[[1, 2], [3, 4]] + [[5, 6]], axis=1 throws error', () => {
        const axis = 1;
        const a = tf.tensor2d([[1, 2], [3, 4]], [2, 2]);
        const b = tf.tensor2d([[5, 6]], [1, 2]);
        expect(() => tf.concat2d([a, b], axis)).toThrowError();
    });
    it('[[1, 2], [3, 4]] + [[5, 6], [7, 8]], axis=1', async () => {
        const axis = 1;
        const a = tf.tensor2d([[1, 2], [3, 4]], [2, 2]);
        const b = tf.tensor2d([[5, 6], [7, 8]], [2, 2]);
        const result = tf.concat2d([a, b], axis);
        const expected = [1, 2, 5, 6, 3, 4, 7, 8];
        expect(result.shape).toEqual([2, 4]);
        expectArraysClose(await result.data(), expected);
    });
    it('[[1, 2],[3, 4]] + [[5, 6],[7, 8]] + [[9, 10],[11, 12]], axis=1', async () => {
        const axis = 1;
        const a = tf.tensor2d([[1, 2], [3, 4]]);
        const b = tf.tensor2d([[5, 6], [7, 8]]);
        const c = tf.tensor2d([[9, 10], [11, 12]]);
        const result = tf.concat2d([a, b, c], axis);
        const expected = [1, 2, 5, 6, 9, 10, 3, 4, 7, 8, 11, 12];
        expect(result.shape).toEqual([2, 6]);
        expectArraysClose(await result.data(), expected);
    });
    it('accepts a tensor-like object', async () => {
        const axis = 0;
        const a = [[3]];
        const b = [[5]];
        const result = tf.concat2d([a, b], axis);
        const expected = [3, 5];
        expect(result.shape).toEqual([2, 1]);
        expectArraysClose(await result.data(), expected);
    });
    it('concat zero-sized tensors', async () => {
        const a = tf.tensor2d([], [0, 5]);
        const b = tf.tensor2d([], [0, 5]);
        const c = tf.tensor2d([], [0, 5]);
        const res = tf.concat([a, b, c], /* axis */ 0);
        expect(res.shape).toEqual([0, 5]);
        expectArraysEqual(await res.data(), []);
        const res2 = tf.concat([a, b, c], /* axis */ 1);
        expect(res2.shape).toEqual([0, 15]);
        expectArraysEqual(await res2.data(), []);
    });
    it('concat complex input axis=0', async () => {
        // [[1+1j, 2+2j], [3+3j, 4+4j]]
        const c1 = tf.complex([[1, 2], [3, 4]], [[1, 2], [3, 4]]);
        // [[5+5j, 6+6j], [7+7j, 8+8j]]
        const c2 = tf.complex([[5, 6], [7, 8]], [[5, 6], [7, 8]]);
        const axis = 0;
        const result = tf.concat([c1, c2], axis);
        const expected = [1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 6, 7, 7, 8, 8];
        expect(result.dtype).toEqual('complex64');
        expectArraysClose(await result.data(), expected);
    });
    it('concat complex input axis=1', async () => {
        // [[1+1j, 2+2j], [3+3j, 4+4j]]
        const c1 = tf.complex([[1, 2], [3, 4]], [[1, 2], [3, 4]]);
        // [[5+5j, 6+6j], [7+7j, 8+8j]]
        const c2 = tf.complex([[5, 6], [7, 8]], [[5, 6], [7, 8]]);
        const axis = 1;
        const result = tf.concat([c1, c2], axis);
        const expected = [1, 1, 2, 2, 5, 5, 6, 6, 3, 3, 4, 4, 7, 7, 8, 8];
        expect(result.dtype).toEqual('complex64');
        expectArraysClose(await result.data(), expected);
    });
});
describeWithFlags('concat3d', ALL_ENVS, () => {
    beforeAll(() => {
        jasmine.DEFAULT_TIMEOUT_INTERVAL = 1000000;
    });
    it('shapes correct concat axis=-1', async () => {
        const tensor1 = tf.tensor3d([1, 2, 3], [1, 1, 3]);
        const tensor2 = tf.tensor3d([4, 5, 6], [1, 1, 3]);
        const values = tf.concat3d([tensor1, tensor2], -1);
        expect(values.shape).toEqual([1, 1, 6]);
        expectArraysClose(await values.data(), [1, 2, 3, 4, 5, 6]);
    });
    it('shapes correct concat axis=0', async () => {
        const tensor1 = tf.tensor3d([1, 2, 3], [1, 1, 3]);
        const tensor2 = tf.tensor3d([4, 5, 6], [1, 1, 3]);
        const values = tf.concat3d([tensor1, tensor2], 0);
        expect(values.shape).toEqual([2, 1, 3]);
        expectArraysClose(await values.data(), [1, 2, 3, 4, 5, 6]);
    });
    it('concat axis=0', async () => {
        const tensor1 = tf.tensor3d([1, 11, 111, 2, 22, 222], [1, 2, 3]);
        const tensor2 = tf.tensor3d([5, 55, 555, 6, 66, 666, 7, 77, 777, 8, 88, 888], [2, 2, 3]);
        const values = tf.concat3d([tensor1, tensor2], 0);
        expect(values.shape).toEqual([3, 2, 3]);
        expectArraysClose(await values.data(), [
            1, 11, 111, 2, 22, 222, 5, 55, 555, 6, 66, 666, 7, 77, 777, 8, 88, 888
        ]);
    });
    it('TensorLike concat axis=0', async () => {
        const tensor1 = [[[1, 11, 111], [2, 22, 222]]];
        const tensor2 = [[[5, 55, 555], [6, 66, 666]], [[7, 77, 777], [8, 88, 888]]];
        const values = tf.concat3d([tensor1, tensor2], 0);
        expect(values.shape).toEqual([3, 2, 3]);
        expectArraysClose(await values.data(), [
            1, 11, 111, 2, 22, 222, 5, 55, 555, 6, 66, 666, 7, 77, 777, 8, 88, 888
        ]);
    });
    it('Accepts string tensor.', async () => {
        const tensor1 = tf.tensor3d(['one', 'two', 'three'], [1, 1, 3], 'string');
        const tensor2 = tf.tensor3d(['four', 'five', 'six'], [1, 1, 3], 'string');
        const values = tf.concat3d([tensor1, tensor2], 0);
        expect(values.shape).toEqual([2, 1, 3]);
        expectArraysClose(await values.data(), ['one', 'two', 'three', 'four', 'five', 'six']);
    });
    it('TensorLike Chained concat axis=0', async () => {
        const tensor1 = tf.tensor3d([1, 11, 111, 2, 22, 222], [1, 2, 3]);
        const tensor2 = [[[5, 55, 555], [6, 66, 666]], [[7, 77, 777], [8, 88, 888]]];
        const values = tensor1.concat([tensor2], 0);
        expect(values.shape).toEqual([3, 2, 3]);
        expectArraysClose(await values.data(), [
            1, 11, 111, 2, 22, 222, 5, 55, 555, 6, 66, 666, 7, 77, 777, 8, 88, 888
        ]);
    });
    it('shapes correct concat axis=1', async () => {
        const tensor1 = tf.tensor3d([1, 2, 3], [1, 1, 3]);
        const tensor2 = tf.tensor3d([4, 5, 6], [1, 1, 3]);
        const values = tf.concat3d([tensor1, tensor2], 1);
        expect(values.shape).toEqual([1, 2, 3]);
        expectArraysClose(await values.data(), [1, 2, 3, 4, 5, 6]);
    });
    it('concat axis=1', async () => {
        const tensor1 = tf.tensor3d([1, 11, 111, 3, 33, 333], [2, 1, 3]);
        const tensor2 = tf.tensor3d([5, 55, 555, 6, 66, 666, 7, 77, 777, 8, 88, 888], [2, 2, 3]);
        const values = tf.concat3d([tensor1, tensor2], 1);
        expect(values.shape).toEqual([2, 3, 3]);
        expectArraysClose(await values.data(), [
            1, 11, 111, 5, 55, 555, 6, 66, 666, 3, 33, 333, 7, 77, 777, 8, 88, 888
        ]);
    });
    it('shapes correct concat axis=2', async () => {
        const tensor1 = tf.tensor3d([1, 2, 3], [1, 1, 3]);
        const tensor2 = tf.tensor3d([4, 5, 6], [1, 1, 3]);
        const values = tf.concat3d([tensor1, tensor2], 2);
        expect(values.shape).toEqual([1, 1, 6]);
        expectArraysClose(await values.data(), [1, 2, 3, 4, 5, 6]);
    });
    it('concat a large number of tensors, axis=0', async () => {
        const tensors = [];
        const expected = [];
        for (let i = 0; i < 100; i++) {
            tensors.push(tf.tensor([i], [1]));
            expected.push(i);
        }
        const axis = 0;
        const res = tf.concat(tensors, axis);
        expect(res.shape).toEqual([100]);
        expect(res.dtype).toBe('float32');
        expectArraysClose(await res.data(), expected);
    });
    it('concat a large number of tensors, axis=1', async () => {
        const tensors = [];
        const expected = [];
        for (let i = 0; i < 100; i++) {
            tensors.push(tf.tensor([i], [1, 1]));
            expected.push(i);
        }
        const axis = 1;
        const res = tf.concat(tensors, axis);
        expect(res.shape).toEqual([1, 100]);
        expect(res.dtype).toBe('float32');
        expectArraysClose(await res.data(), expected);
    });
    it('concat axis=2', async () => {
        const tensor1 = tf.tensor3d([1, 11, 2, 22, 3, 33, 4, 44], [2, 2, 2]);
        const tensor2 = tf.tensor3d([5, 55, 555, 6, 66, 666, 7, 77, 777, 8, 88, 888], [2, 2, 3]);
        const values = tf.concat3d([tensor1, tensor2], 2);
        expect(values.shape).toEqual([2, 2, 5]);
        expectArraysClose(await values.data(), [
            1, 11, 5, 55, 555, 2, 22, 6, 66, 666,
            3, 33, 7, 77, 777, 4, 44, 8, 88, 888
        ]);
    });
    it('concat throws when invalid non-axis shapes, axis=0', () => {
        const axis = 0;
        const x1 = tf.tensor3d([1, 11, 111], [1, 1, 3]);
        const x2 = tf.tensor3d([5, 55, 555, 6, 66, 666, 7, 77, 777, 8, 88, 888], [2, 2, 3]);
        expect(() => tf.concat3d([x1, x2], axis)).toThrowError();
    });
    it('concat throws when invalid non-axis shapes, axis=1', () => {
        const axis = 1;
        const x1 = tf.tensor3d([1, 11, 111], [1, 1, 3]);
        const x2 = tf.tensor3d([5, 55, 555, 6, 66, 666, 7, 77, 777, 8, 88, 888], [2, 2, 3]);
        expect(() => tf.concat3d([x1, x2], axis)).toThrowError();
    });
    it('concat throws when invalid non-axis shapes and zero size, axis=1', () => {
        const axis = 1;
        const x1 = tf.tensor3d([1, 11, 111], [1, 1, 3]);
        const x2 = tf.tensor3d([], [1, 0, 4]);
        expect(() => tf.concat3d([x1, x2], axis)).toThrowError();
    });
    it('concat throws when invalid non-axis shapes, axis=2', () => {
        const axis = 2;
        const x1 = tf.tensor3d([1, 11, 2, 22], [1, 2, 2]);
        const x2 = tf.tensor3d([5, 55, 555, 6, 66, 666, 7, 77, 777, 8, 88, 888], [2, 2, 3]);
        expect(() => tf.concat3d([x1, x2], axis)).toThrowError();
    });
    it('gradient concat axis=0', async () => {
        const x1 = tf.tensor3d([1, 11, 2, 22], [1, 2, 2]);
        const x2 = tf.tensor3d([5, 55, 6, 66, 7, 77, 8, 88], [2, 2, 2]);
        const dy = tf.tensor3d([66, 6, 55, 5, 44, 4, 33, 3, 22, 2, 11, 1], [3, 2, 2]);
        const axis = 0;
        const grads = tf.grads((x1, x2) => tf.concat3d([x1, x2], axis));
        const [dx1, dx2] = grads([x1, x2], dy);
        expect(dx1.shape).toEqual(x1.shape);
        expectArraysClose(await dx1.data(), [66, 6, 55, 5]);
        expect(dx2.shape).toEqual(x2.shape);
        expectArraysClose(await dx2.data(), [44, 4, 33, 3, 22, 2, 11, 1]);
    });
    it('gradient with clones', async () => {
        const x1 = tf.tensor3d([1, 11, 2, 22], [1, 2, 2]);
        const x2 = tf.tensor3d([5, 55, 6, 66, 7, 77, 8, 88], [2, 2, 2]);
        const dy = tf.tensor3d([66, 6, 55, 5, 44, 4, 33, 3, 22, 2, 11, 1], [3, 2, 2]);
        const axis = 0;
        const grads = tf.grads((x1, x2) => tf.concat3d([x1.clone(), x2.clone()], axis).clone());
        const [dx1, dx2] = grads([x1, x2], dy);
        expect(dx1.shape).toEqual(x1.shape);
        expectArraysClose(await dx1.data(), [66, 6, 55, 5]);
        expect(dx2.shape).toEqual(x2.shape);
        expectArraysClose(await dx2.data(), [44, 4, 33, 3, 22, 2, 11, 1]);
    });
    it('gradient concat axis=1', async () => {
        const x1 = tf.tensor3d([1, 11, 2, 22], [2, 1, 2]);
        const x2 = tf.tensor3d([3, 33, 4, 44, 5, 55, 6, 66], [2, 2, 2]);
        const dy = tf.tensor3d([66, 6, 55, 5, 44, 4, 33, 3, 22, 2, 11, 1], [2, 3, 2]);
        const axis = 1;
        const grads = tf.grads((x1, x2) => tf.concat3d([x1, x2], axis));
        const [dx1, dx2] = grads([x1, x2], dy);
        expect(dx1.shape).toEqual(x1.shape);
        expectArraysClose(await dx1.data(), [66, 6, 33, 3]);
        expect(dx2.shape).toEqual(x2.shape);
        expectArraysClose(await dx2.data(), [55, 5, 44, 4, 22, 2, 11, 1]);
    });
    it('gradient concat axis=2', async () => {
        const x1 = tf.tensor3d([1, 2, 3, 4], [2, 2, 1]);
        const x2 = tf.tensor3d([5, 55, 6, 66, 7, 77, 8, 88], [2, 2, 2]);
        const dy = tf.tensor3d([4, 40, 400, 3, 30, 300, 2, 20, 200, 1, 10, 100], [2, 2, 3]);
        const axis = 2;
        const grads = tf.grads((x1, x2) => tf.concat3d([x1, x2], axis));
        const [dx1, dx2] = grads([x1, x2], dy);
        expect(dx1.shape).toEqual(x1.shape);
        expectArraysClose(await dx1.data(), [4, 3, 2, 1]);
        expect(dx2.shape).toEqual(x2.shape);
        expectArraysClose(await dx2.data(), [40, 400, 30, 300, 20, 200, 10, 100]);
    });
    it('gradient concat axis=-1', async () => {
        const x1 = tf.tensor3d([1, 2, 3, 4], [2, 2, 1]);
        const x2 = tf.tensor3d([5, 55, 6, 66, 7, 77, 8, 88], [2, 2, 2]);
        const dy = tf.tensor3d([4, 40, 400, 3, 30, 300, 2, 20, 200, 1, 10, 100], [2, 2, 3]);
        const axis = -1;
        const grads = tf.grads((x1, x2) => tf.concat3d([x1, x2], axis));
        const [dx1, dx2] = grads([x1, x2], dy);
        expect(dx1.shape).toEqual(x1.shape);
        expectArraysClose(await dx1.data(), [4, 3, 2, 1]);
        expect(dx2.shape).toEqual(x2.shape);
        expectArraysClose(await dx2.data(), [40, 400, 30, 300, 20, 200, 10, 100]);
    });
    it('accepts a tensor-like object', async () => {
        const tensor1 = [[[1, 2, 3]]]; // 1x1x3
        const tensor2 = [[[4, 5, 6]]]; // 1x1x3
        const values = tf.concat3d([tensor1, tensor2], 0);
        expect(values.shape).toEqual([2, 1, 3]);
        expectArraysClose(await values.data(), [1, 2, 3, 4, 5, 6]);
    });
    it('concat tensors with 0 in their shape', async () => {
        const tensor1 = tf.tensor3d([1, 2, 3, 4, 5, 6], [2, 3, 1]);
        const tensor2 = tf.tensor3d([], [0, 3, 1]);
        const values = tf.concat3d([tensor1, tensor2], 0);
        expect(values.shape).toEqual([2, 3, 1]);
        expectArraysClose(await values.data(), [1, 2, 3, 4, 5, 6]);
    });
    it('concat complex input axis=0', async () => {
        // [[[1+1j, 2+2j], [3+3j, 4+4j], [5+5j, 6+6j]]]
        const c1 = tf.complex([[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]], [[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]]);
        // [[[7+7j, 8+8j], [9+9j, 10+10j], [11+11j, 12+12j]]]
        const c2 = tf.complex([[[7, 8], [9, 10], [11, 12]]], [[[7, 8], [9, 10], [11, 12]]]);
        const axis = 0;
        const result = tf.concat([c1, c2], axis);
        const expected = [
            1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 6,
            7, 7, 8, 8, 9, 9, 10, 10, 11, 11, 12, 12
        ];
        expect(result.dtype).toEqual('complex64');
        expectArraysClose(await result.data(), expected);
    });
    it('concat complex input axis=1', async () => {
        // [[[1+1j, 2+2j], [3+3j, 4+4j], [5+5j, 6+6j]]]
        const c1 = tf.complex([[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]], [[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]]);
        // [[[7+7j, 8+8j], [9+9j, 10+10j], [11+11j, 12+12j]]]
        const c2 = tf.complex([[[7, 8], [9, 10], [11, 12]]], [[[7, 8], [9, 10], [11, 12]]]);
        const axis = 1;
        const result = tf.concat([c1, c2], axis);
        const expected = [
            1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 6,
            7, 7, 8, 8, 9, 9, 10, 10, 11, 11, 12, 12
        ];
        expect(result.dtype).toEqual('complex64');
        expectArraysClose(await result.data(), expected);
    });
    it('concat complex input axis=1', async () => {
        // [[[1+1j, 2+2j], [3+3j, 4+4j], [5+5j, 6+6j]]]
        const c1 = tf.complex([[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]], [[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]]);
        // [[[7+7j, 8+8j], [9+9j, 10+10j], [11+11j, 12+12j]]]
        const c2 = tf.complex([[[7, 8], [9, 10], [11, 12]]], [[[7, 8], [9, 10], [11, 12]]]);
        const axis = 2;
        const result = tf.concat([c1, c2], axis);
        const expected = [
            1, 1, 2, 2, 7, 7, 8, 8, 3, 3, 4, 4,
            9, 9, 10, 10, 5, 5, 6, 6, 11, 11, 12, 12
        ];
        expect(result.dtype).toEqual('complex64');
        expectArraysClose(await result.data(), expected);
    });
});
describeWithFlags('concat throws for non-tensors', ALL_ENVS, () => {
    it('throws when passed a non-tensor', () => {
        expect(() => tf.concat([{}]))
            .toThrowError(/Argument 'tensors\[0\]' passed to 'concat' must be a Tensor/);
    });
    it('accepts a tensor-like object', async () => {
        const tensor1 = [[[1, 2, 3, 4]]]; // 1x1x4
        const tensor2 = [[[4, 5, 6, 7]]]; // 1x1x4
        const values = tf.concat([tensor1, tensor2], 0);
        expect(values.shape).toEqual([2, 1, 4]);
        expectArraysClose(await values.data(), [1, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 7]);
    });
});
describeWithFlags('memory test', ALL_ENVS, () => {
    it('returns a new tensor when op is effectively a no-op.', async () => {
        const a = tf.tensor1d([]);
        const b = tf.tensor1d([3]);
        const result = tf.concat([a, b]);
        a.dispose();
        b.dispose();
        expectArraysClose(await result.data(), [3]);
    });
    it('ensure no memory leak', async () => {
        const numTensorsBefore = tf.memory().numTensors;
        const numDataIdBefore = tf.engine().backend.numDataIds();
        const a = tf.tensor1d([]);
        const b = tf.tensor1d([3]);
        const result = tf.concat([a, b]);
        a.dispose();
        b.dispose();
        result.dispose();
        const numTensorsAfter = tf.memory().numTensors;
        const numDataIdAfter = tf.engine().backend.numDataIds();
        expect(numTensorsAfter).toBe(numTensorsBefore);
        expect(numDataIdAfter).toBe(numDataIdBefore);
    });
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* @license\n * Copyright 2017 Google LLC. All Rights Reserved.\n * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the \"License\");\n * you may not use this file except in compliance with the License.\n * You may obtain a copy of the License at\n *\n * http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0\n *\n * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software\n * distributed under the License is distributed on an \"AS IS\" BASIS,\n * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.\n * See the License for the specific language governing permissions and\n * limitations under the License.\n * =============================================================================\n */\n\nimport * as tf from '../index';\nimport {ALL_ENVS, describeWithFlags} from '../jasmine_util';\nimport {expectArraysClose, expectArraysEqual} from '../test_util';\n\ndescribeWithFlags('concat1d', ALL_ENVS, () => {\n  it('3 + 5', async () => {\n    const a = tf.tensor1d([3]);\n    const b = tf.tensor1d([5]);\n\n    const 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expected = [1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4];\n    expect(result.dtype).toEqual('complex64');\n    expectArraysClose(await result.data(), expected);\n  });\n});\n\ndescribeWithFlags('concat2d', ALL_ENVS, () => {\n  it('[[3]] + [[5]], axis=0', async () => {\n    const axis = 0;\n    const a = tf.tensor2d([3], [1, 1]);\n    const b = tf.tensor2d([5], [1, 1]);\n\n    const result = tf.concat2d([a, b], axis);\n    const expected = [3, 5];\n\n    expect(result.shape).toEqual([2, 1]);\n    expectArraysClose(await result.data(), expected);\n  });\n  it('TensorLike [[3]] + [[5]], axis=0', async () => {\n    const axis = 0;\n    const a = [[3]];\n    const b = [[5]];\n\n    const result = tf.concat2d([a, b], axis);\n    const expected = [3, 5];\n\n    expect(result.shape).toEqual([2, 1]);\n    expectArraysClose(await result.data(), expected);\n  });\n  it('TensorLike Chained [[3]] + [[5]], axis=0', async () => {\n    const axis = 0;\n    const a = tf.tensor2d([3], [1, 1]);\n    const b = [[5]];\n\n    const result = a.concat([b], axis);\n    const expected = [3, 5];\n\n    expect(result.shape).toEqual([2, 1]);\n    expectArraysClose(await result.data(), expected);\n  });\n\n  it('[[3]] + [[5]], axis=1', async () => {\n    const axis = 1;\n    const a = tf.tensor2d([3], [1, 1]);\n    const b = tf.tensor2d([5], [1, 1]);\n\n    const result = tf.concat2d([a, b], axis);\n    const expected = [3, 5];\n\n    expect(result.shape).toEqual([1, 2]);\n    expectArraysClose(await result.data(), expected);\n  });\n\n  it('[[1, 2], [3, 4]] + [[5, 6]], axis=0', async () => {\n    const axis = 0;\n    const a = tf.tensor2d([[1, 2], [3, 4]], [2, 2]);\n    const b = tf.tensor2d([[5, 6]], [1, 2]);\n\n    const result = tf.concat2d([a, b], axis);\n    const expected = [1, 2, 3, 4, 5, 6];\n\n    expect(result.shape).toEqual([3, 2]);\n    expectArraysClose(await result.data(), expected);\n  });\n\n  it('[[1, 2],[3, 4]] + [[5, 6]] + [[7, 8]], axis=0', async () => {\n    const axis = 0;\n    const a = tf.tensor2d([[1, 2], [3, 4]]);\n    const b = tf.tensor2d([[5, 6]]);\n    const c = tf.tensor2d([[7, 8]]);\n\n    const result = tf.concat2d([a, b, c], axis);\n    const expected = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8];\n\n    expect(result.shape).toEqual([4, 2]);\n    expectArraysClose(await result.data(), expected);\n  });\n\n  it('[[1, 2], [3, 4]] + [[5, 6]], axis=1 throws error', () => {\n    const axis = 1;\n    const a = tf.tensor2d([[1, 2], [3, 4]], [2, 2]);\n    const b = tf.tensor2d([[5, 6]], [1, 2]);\n\n    expect(() => tf.concat2d([a, b], axis)).toThrowError();\n  });\n\n  it('[[1, 2], [3, 4]] + [[5, 6], [7, 8]], axis=1', async () => {\n    const axis = 1;\n    const a = tf.tensor2d([[1, 2], [3, 4]], [2, 2]);\n    const b = tf.tensor2d([[5, 6], [7, 8]], [2, 2]);\n\n    const result = tf.concat2d([a, b], axis);\n    const expected = [1, 2, 5, 6, 3, 4, 7, 8];\n\n    expect(result.shape).toEqual([2, 4]);\n    expectArraysClose(await result.data(), expected);\n  });\n\n  it('[[1, 2],[3, 4]] + [[5, 6],[7, 8]] + [[9, 10],[11, 12]], axis=1',\n     async () => {\n       const axis = 1;\n       const a = tf.tensor2d([[1, 2], [3, 4]]);\n       const b = tf.tensor2d([[5, 6], [7, 8]]);\n       const c = tf.tensor2d([[9, 10], [11, 12]]);\n\n       const result = tf.concat2d([a, b, c], axis);\n       const expected = [1, 2, 5, 6, 9, 10, 3, 4, 7, 8, 11, 12];\n\n       expect(result.shape).toEqual([2, 6]);\n       expectArraysClose(await result.data(), expected);\n     });\n\n  it('accepts a tensor-like object', async () => {\n    const axis = 0;\n    const a = [[3]];\n    const b = [[5]];\n\n    const result = tf.concat2d([a, b], axis);\n    const expected = [3, 5];\n\n    expect(result.shape).toEqual([2, 1]);\n    expectArraysClose(await result.data(), expected);\n  });\n\n  it('concat zero-sized tensors', async () => {\n    const a = tf.tensor2d([], [0, 5]);\n    const b = tf.tensor2d([], [0, 5]);\n    const c = tf.tensor2d([], [0, 5]);\n\n    const res = tf.concat([a, b, c], /* 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6], [7, 8]]);\n\n    const axis = 1;\n    const result = tf.concat([c1, c2], axis);\n    const expected = [1, 1, 2, 2, 5, 5, 6, 6, 3, 3, 4, 4, 7, 7, 8, 8];\n    expect(result.dtype).toEqual('complex64');\n    expectArraysClose(await result.data(), expected);\n  });\n});\n\ndescribeWithFlags('concat3d', ALL_ENVS, () => {\n  beforeAll(() => {\n    jasmine.DEFAULT_TIMEOUT_INTERVAL = 1000000;\n  });\n\n  it('shapes correct concat axis=-1', async () => {\n    const tensor1 = tf.tensor3d([1, 2, 3], [1, 1, 3]);\n    const tensor2 = tf.tensor3d([4, 5, 6], [1, 1, 3]);\n    const values = tf.concat3d([tensor1, tensor2], -1);\n    expect(values.shape).toEqual([1, 1, 6]);\n    expectArraysClose(await values.data(), [1, 2, 3, 4, 5, 6]);\n  });\n\n  it('shapes correct concat axis=0', async () => {\n    const tensor1 = tf.tensor3d([1, 2, 3], [1, 1, 3]);\n    const tensor2 = tf.tensor3d([4, 5, 6], [1, 1, 3]);\n    const values = tf.concat3d([tensor1, tensor2], 0);\n    expect(values.shape).toEqual([2, 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5, 6], [1, 1, 3]);\n    const values = tf.concat3d([tensor1, tensor2], 1);\n    expect(values.shape).toEqual([1, 2, 3]);\n    expectArraysClose(await values.data(), [1, 2, 3, 4, 5, 6]);\n  });\n\n  it('concat axis=1', async () => {\n    const tensor1 = tf.tensor3d([1, 11, 111, 3, 33, 333], [2, 1, 3]);\n    const tensor2 = tf.tensor3d(\n        [5, 55, 555, 6, 66, 666, 7, 77, 777, 8, 88, 888], [2, 2, 3]);\n    const values = tf.concat3d([tensor1, tensor2], 1);\n    expect(values.shape).toEqual([2, 3, 3]);\n    expectArraysClose(await values.data(), [\n      1, 11, 111, 5, 55, 555, 6, 66, 666, 3, 33, 333, 7, 77, 777, 8, 88, 888\n    ]);\n  });\n\n  it('shapes correct concat axis=2', async () => {\n    const tensor1 = tf.tensor3d([1, 2, 3], [1, 1, 3]);\n    const tensor2 = tf.tensor3d([4, 5, 6], [1, 1, 3]);\n    const values = tf.concat3d([tensor1, tensor2], 2);\n    expect(values.shape).toEqual([1, 1, 6]);\n    expectArraysClose(await values.data(), [1, 2, 3, 4, 5, 6]);\n  });\n\n  it('concat a large number of tensors, axis=0', async () => {\n    const tensors = [];\n    const expected = [];\n    for (let i = 0; i < 100; i++) {\n      tensors.push(tf.tensor([i], [1]));\n      expected.push(i);\n    }\n    const axis = 0;\n    const res = tf.concat(tensors, axis);\n    expect(res.shape).toEqual([100]);\n    expect(res.dtype).toBe('float32');\n    expectArraysClose(await res.data(), expected);\n  });\n\n  it('concat a large number of tensors, axis=1', async () => {\n    const tensors = [];\n    const expected = [];\n    for (let i = 0; i < 100; i++) {\n      tensors.push(tf.tensor([i], [1, 1]));\n      expected.push(i);\n    }\n    const axis = 1;\n    const res = tf.concat(tensors, axis);\n    expect(res.shape).toEqual([1, 100]);\n    expect(res.dtype).toBe('float32');\n    expectArraysClose(await res.data(), expected);\n  });\n\n  it('concat axis=2', async () => {\n    const tensor1 = tf.tensor3d([1, 11, 2, 22, 3, 33, 4, 44], [2, 2, 2]);\n    const tensor2 = tf.tensor3d(\n        [5, 55, 555, 6, 66, 666, 7, 77, 777, 8, 88, 888], [2, 2, 3]);\n    const values = tf.concat3d([tensor1, tensor2], 2);\n    expect(values.shape).toEqual([2, 2, 5]);\n    expectArraysClose(await values.data(), [\n      1, 11, 5, 55, 555, 2, 22, 6, 66, 666,\n      3, 33, 7, 77, 777, 4, 44, 8, 88, 888\n    ]);\n  });\n\n  it('concat throws when invalid non-axis shapes, axis=0', () => {\n    const axis = 0;\n    const x1 = tf.tensor3d([1, 11, 111], [1, 1, 3]);\n    const x2 = tf.tensor3d(\n        [5, 55, 555, 6, 66, 666, 7, 77, 777, 8, 88, 888], [2, 2, 3]);\n    expect(() => tf.concat3d([x1, x2], axis)).toThrowError();\n  });\n\n  it('concat throws when invalid non-axis shapes, axis=1', () => {\n    const axis = 1;\n    const x1 = tf.tensor3d([1, 11, 111], [1, 1, 3]);\n    const x2 = tf.tensor3d(\n        [5, 55, 555, 6, 66, 666, 7, 77, 777, 8, 88, 888], [2, 2, 3]);\n    expect(() => tf.concat3d([x1, x2], axis)).toThrowError();\n  });\n\n  it('concat throws when invalid non-axis shapes and zero size, axis=1', () => {\n    const axis = 1;\n    const x1 = tf.tensor3d([1, 11, 111], [1, 1, 3]);\n    const x2 = tf.tensor3d([], [1, 0, 4]);\n    expect(() => tf.concat3d([x1, x2], axis)).toThrowError();\n  });\n\n  it('concat throws when invalid non-axis shapes, axis=2', () => {\n    const axis = 2;\n    const x1 = tf.tensor3d([1, 11, 2, 22], [1, 2, 2]);\n    const x2 = tf.tensor3d(\n        [5, 55, 555, 6, 66, 666, 7, 77, 777, 8, 88, 888], [2, 2, 3]);\n    expect(() => tf.concat3d([x1, x2], axis)).toThrowError();\n  });\n\n  it('gradient concat axis=0', async () => {\n    const x1 = tf.tensor3d([1, 11, 2, 22], [1, 2, 2]);\n    const x2 = tf.tensor3d([5, 55, 6, 66, 7, 77, 8, 88], [2, 2, 2]);\n    const dy =\n        tf.tensor3d([66, 6, 55, 5, 44, 4, 33, 3, 22, 2, 11, 1], [3, 2, 2]);\n    const axis = 0;\n\n    const grads = tf.grads(\n        (x1: tf.Tensor3D, x2: tf.Tensor3D) => tf.concat3d([x1, x2], axis));\n    const [dx1, dx2] = grads([x1, x2], dy);\n\n    expect(dx1.shape).toEqual(x1.shape);\n    expectArraysClose(await dx1.data(), [66, 6, 55, 5]);\n\n    expect(dx2.shape).toEqual(x2.shape);\n    expectArraysClose(await dx2.data(), [44, 4, 33, 3, 22, 2, 11, 1]);\n  });\n\n  it('gradient with clones', async () => {\n    const x1 = tf.tensor3d([1, 11, 2, 22], [1, 2, 2]);\n    const x2 = tf.tensor3d([5, 55, 6, 66, 7, 77, 8, 88], [2, 2, 2]);\n    const dy =\n        tf.tensor3d([66, 6, 55, 5, 44, 4, 33, 3, 22, 2, 11, 1], [3, 2, 2]);\n    const axis = 0;\n\n    const grads = tf.grads(\n        (x1: tf.Tensor3D, x2: tf.Tensor3D) =>\n            tf.concat3d([x1.clone(), x2.clone()], axis).clone());\n    const [dx1, dx2] = grads([x1, x2], dy);\n\n    expect(dx1.shape).toEqual(x1.shape);\n    expectArraysClose(await dx1.data(), [66, 6, 55, 5]);\n\n    expect(dx2.shape).toEqual(x2.shape);\n    expectArraysClose(await dx2.data(), [44, 4, 33, 3, 22, 2, 11, 1]);\n  });\n\n  it('gradient concat axis=1', async () => {\n    const x1 = tf.tensor3d([1, 11, 2, 22], [2, 1, 2]);\n    const x2 = tf.tensor3d([3, 33, 4, 44, 5, 55, 6, 66], [2, 2, 2]);\n    const dy =\n        tf.tensor3d([66, 6, 55, 5, 44, 4, 33, 3, 22, 2, 11, 1], [2, 3, 2]);\n    const axis = 1;\n\n    const grads = tf.grads(\n        (x1: tf.Tensor3D, x2: tf.Tensor3D) => tf.concat3d([x1, x2], axis));\n    const [dx1, dx2] = grads([x1, x2], dy);\n\n    expect(dx1.shape).toEqual(x1.shape);\n    expectArraysClose(await dx1.data(), [66, 6, 33, 3]);\n\n    expect(dx2.shape).toEqual(x2.shape);\n    expectArraysClose(await dx2.data(), [55, 5, 44, 4, 22, 2, 11, 1]);\n  });\n\n  it('gradient concat axis=2', async () => {\n    const x1 = tf.tensor3d([1, 2, 3, 4], [2, 2, 1]);\n    const x2 = tf.tensor3d([5, 55, 6, 66, 7, 77, 8, 88], [2, 2, 2]);\n    const dy = tf.tensor3d(\n        [4, 40, 400, 3, 30, 300, 2, 20, 200, 1, 10, 100], [2, 2, 3]);\n    const axis = 2;\n\n    const grads = tf.grads(\n        (x1: tf.Tensor3D, x2: tf.Tensor3D) => tf.concat3d([x1, x2], axis));\n    const [dx1, dx2] = grads([x1, x2], dy);\n\n    expect(dx1.shape).toEqual(x1.shape);\n    expectArraysClose(await dx1.data(), [4, 3, 2, 1]);\n\n    expect(dx2.shape).toEqual(x2.shape);\n    expectArraysClose(await dx2.data(), [40, 400, 30, 300, 20, 200, 10, 100]);\n  });\n\n  it('gradient concat axis=-1', async () => {\n    const x1 = tf.tensor3d([1, 2, 3, 4], [2, 2, 1]);\n    const x2 = tf.tensor3d([5, 55, 6, 66, 7, 77, 8, 88], [2, 2, 2]);\n    const dy = tf.tensor3d(\n        [4, 40, 400, 3, 30, 300, 2, 20, 200, 1, 10, 100], [2, 2, 3]);\n    const axis = -1;\n\n    const grads = tf.grads(\n        (x1: tf.Tensor3D, x2: tf.Tensor3D) => tf.concat3d([x1, x2], axis));\n    const [dx1, dx2] = grads([x1, x2], dy);\n\n    expect(dx1.shape).toEqual(x1.shape);\n    expectArraysClose(await dx1.data(), [4, 3, 2, 1]);\n\n    expect(dx2.shape).toEqual(x2.shape);\n    expectArraysClose(await dx2.data(), [40, 400, 30, 300, 20, 200, 10, 100]);\n  });\n\n  it('accepts a tensor-like object', async () => {\n    const tensor1 = [[[1, 2, 3]]];  // 1x1x3\n    const tensor2 = [[[4, 5, 6]]];  // 1x1x3\n    const values = tf.concat3d([tensor1, tensor2], 0);\n    expect(values.shape).toEqual([2, 1, 3]);\n    expectArraysClose(await values.data(), [1, 2, 3, 4, 5, 6]);\n  });\n\n  it('concat tensors with 0 in their shape', async () => {\n    const tensor1 = tf.tensor3d([1, 2, 3, 4, 5, 6], [2, 3, 1]);\n    const tensor2 = tf.tensor3d([], [0, 3, 1]);\n    const values = tf.concat3d([tensor1, tensor2], 0);\n    expect(values.shape).toEqual([2, 3, 1]);\n    expectArraysClose(await values.data(), [1, 2, 3, 4, 5, 6]);\n  });\n\n  it('concat complex input axis=0', async () => {\n    // [[[1+1j, 2+2j], [3+3j, 4+4j], [5+5j, 6+6j]]]\n    const c1 =\n        tf.complex([[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]], [[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]]);\n    // [[[7+7j, 8+8j], [9+9j, 10+10j], [11+11j, 12+12j]]]\n    const c2 = tf.complex(\n        [[[7, 8], [9, 10], [11, 12]]], [[[7, 8], [9, 10], [11, 12]]]);\n\n    const axis = 0;\n    const result = tf.concat([c1, c2], axis);\n    const expected = [\n      1, 1, 2, 2, 3, 3, 4,  4,  5,  5,  6,  6,\n      7, 7, 8, 8, 9, 9, 10, 10, 11, 11, 12, 12\n    ];\n    expect(result.dtype).toEqual('complex64');\n    expectArraysClose(await result.data(), expected);\n  });\n\n  it('concat complex input axis=1', async () => {\n    // [[[1+1j, 2+2j], [3+3j, 4+4j], [5+5j, 6+6j]]]\n    const c1 =\n        tf.complex([[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]], [[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]]);\n    // [[[7+7j, 8+8j], [9+9j, 10+10j], [11+11j, 12+12j]]]\n    const c2 = tf.complex(\n        [[[7, 8], [9, 10], [11, 12]]], [[[7, 8], [9, 10], [11, 12]]]);\n\n    const axis = 1;\n    const result = tf.concat([c1, c2], axis);\n    const expected = [\n      1, 1, 2, 2, 3, 3, 4,  4,  5,  5,  6,  6,\n      7, 7, 8, 8, 9, 9, 10, 10, 11, 11, 12, 12\n    ];\n    expect(result.dtype).toEqual('complex64');\n    expectArraysClose(await result.data(), expected);\n  });\n\n  it('concat complex input axis=1', async () => {\n    // [[[1+1j, 2+2j], [3+3j, 4+4j], [5+5j, 6+6j]]]\n    const c1 =\n        tf.complex([[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]], [[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]]);\n    // [[[7+7j, 8+8j], [9+9j, 10+10j], [11+11j, 12+12j]]]\n    const c2 = tf.complex(\n        [[[7, 8], [9, 10], [11, 12]]], [[[7, 8], [9, 10], [11, 12]]]);\n\n    const axis = 2;\n    const result = tf.concat([c1, c2], axis);\n    const expected = [\n      1, 1, 2,  2,  7, 7, 8, 8, 3,  3,  4,  4,\n      9, 9, 10, 10, 5, 5, 6, 6, 11, 11, 12, 12\n    ];\n    expect(result.dtype).toEqual('complex64');\n    expectArraysClose(await result.data(), expected);\n  });\n});\n\ndescribeWithFlags('concat throws for non-tensors', ALL_ENVS, () => {\n  it('throws when passed a non-tensor', () => {\n    expect(() => tf.concat([{} as tf.Tensor1D]))\n        .toThrowError(\n            /Argument 'tensors\\[0\\]' passed to 'concat' must be a Tensor/);\n  });\n\n  it('accepts a tensor-like object', async () => {\n    const tensor1 = [[[1, 2, 3, 4]]];  // 1x1x4\n    const tensor2 = [[[4, 5, 6, 7]]];  // 1x1x4\n    const values = tf.concat([tensor1, tensor2], 0);\n    expect(values.shape).toEqual([2, 1, 4]);\n    expectArraysClose(await values.data(), [1, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 7]);\n  });\n});\n\ndescribeWithFlags('memory test', ALL_ENVS, () => {\n  it('returns a new tensor when op is effectively a no-op.', async () => {\n    const a = tf.tensor1d([]);\n    const b = tf.tensor1d([3]);\n\n    const result = tf.concat([a, b]);\n\n    a.dispose();\n    b.dispose();\n\n    expectArraysClose(await result.data(), [3]);\n  });\n\n  it('ensure no memory leak', async () => {\n    const numTensorsBefore = tf.memory().numTensors;\n    const numDataIdBefore = tf.engine().backend.numDataIds();\n\n    const a = tf.tensor1d([]);\n    const b = tf.tensor1d([3]);\n\n    const result = tf.concat([a, b]);\n\n    a.dispose();\n    b.dispose();\n    result.dispose();\n\n    const numTensorsAfter = tf.memory().numTensors;\n    const numDataIdAfter = tf.engine().backend.numDataIds();\n    expect(numTensorsAfter).toBe(numTensorsBefore);\n    expect(numDataIdAfter).toBe(numDataIdBefore);\n  });\n});\n"]}