tf.math.unsorted_segment_sum
Вычисляет сумму по сегментам тензора.
tf.math.unsorted_segment_sum(
data: Annotated[Any, tf.raw_ops.Any],
segment_ids: Annotated[Any, tf.raw_ops.Any],
num_segments: Annotated[Any, tf.raw_ops.Any],
name=None
) -> Annotated[Any, tf.raw_ops.Any]
Чтобы узнать, что такое сегменты, прочитайте раздел о сегментации.
Вычисляет тензор, для которого \(output[i] = \sum_{j...} data[j...]\), где суммирование выполняется по кортежам j..., таким что segment_ids[j...] == i. В отличие от SegmentSum, segment_ids не обязаны быть отсортированы и не обязаны охватывать все значения полного диапазона допустимых значений.
Если для заданного идентификатора сегмента i сумма пуста, output[i] = 0. Если заданный идентификатор сегмента i отрицателен, значение отбрасывается и не добавляется к сумме сегмента.
num_segments должно быть равно числу различных идентификаторов сегментов.
c = [[1,2,3,4], [5,6,7,8], [4,3,2,1]]
tf.math.unsorted_segment_sum(c, [0, 1, 0], num_segments=2).numpy()
array([[5, 5, 5, 5],
[5, 6, 7, 8]], dtype=int32)| Аргументы | |
|---|---|
data | Tensor. Должен иметь один из следующих типов: float32, float64, int32, uint8, int16, int8, complex64, int64, qint8, quint8, qint32, bfloat16, qint16, quint16, uint16, complex128, half, uint32, uint64. |
segment_ids | Tensor. Должен иметь один из следующих типов: int16, int32, int64. Тензор, форма которого является префиксом data.shape. Значения должны быть меньше num_segments.
|
num_segments | Tensor. Должен иметь один из следующих типов: int32, int64. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращает | |
|---|---|
Tensor. Имеет тот же тип, что и data. |
© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/math/unsorted_segment_sum
