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1. 功能介绍
Concatenates a list of N tensors along the first dimension.
2. 接口描述
Python层接口
接口目录：mindspore/ops/operations/array_ops.py
class ParallelConcat(PrimitiveWithInfer):
| 参数 | 类型 | 输入/输出/属性 | 说明 |
|---|---|---|---|
| values | tensor | 输入 | |
| y | tensor | 输出 |
对应底层算子
| Classify | Name | Type | Type Range | Required |
|---|---|---|---|---|
| INPUT | x | tensor | fp16, fp32, double, int32, int16 | TRUE |
| INPUT | others | tensor | fp16, fp32, double, int32, int16 | TRUE |
| OUTPUT | y | tensor | fp16, fp32, double, int32, int16 | TRUE |
标杆接口参考
Tensorflow接口：
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/raw_ops/ParallelConcat?hl=en
3. 异常处理
4. 算子反向
Please add labels (comp or sig), also you can visit https://gitee.com/mindspore/community/blob/master/sigs/dx/docs/labels.md to find more.
为了让代码尽快被审核，请您为Pull Request打上 组件(comp)或兴趣组(sig) 标签，打上标签的PR可以直接推送给责任人进行审核。
更多的标签可以查看https://gitee.com/mindspore/community/blob/master/sigs/dx/docs/labels.md
以组件相关代码提交为例，如果你提交的是data组件代码，你可以这样评论：
//comp/data
当然你也可以邀请data SIG组来审核代码，可以这样写：
//sig/data
另外你还可以给这个PR标记类型，例如是bugfix或者是特性需求：
//kind/bug or //kind/feature
恭喜你，你已经学会了使用命令来打标签，接下来就在下面的评论里打上标签吧！
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