tf.raw_ops.SegmentMaxV2

Вычисляет максимум по сегментам тензора.

tf.raw_ops.SegmentMaxV2(
    data, segment_ids, num_segments, name=None
)

Прочитайте раздел о сегментации, чтобы узнать о сегментах.

Вычисляет тензор, такой что \(output_i = \max_j(data_j)\), где max перебирает j, такие что segment_ids[j] == i.

Если для заданного идентификатора сегмента i максимум не определён, возвращается наименьшее возможное значение для соответствующего числового типа, output[i] = numeric_limits<T>::lowest().

Примечание: В настоящее время эта операция поддерживается только при jit_compile=True.

Единственное отличие от SegmentMax — дополнительный вход num_segments. Это помогает вычислить форму выходных данных во время компиляции. num_segments должен быть согласован с segment_ids. Например, Max(segment_ids) должен быть равен num_segments - 1 для одномерного segment_ids. При несогласованном num_segments операция всё равно выполняется. Единственное отличие в том, что размер выходных данных определяется значением num_segments независимо от размеров segment_ids и data. Если num_segments меньше ожидаемого размера выходных данных, последние элементы игнорируются; если num_segments больше ожидаемого размера, последние элементы получают наименьшее возможное значение для соответствующего числового типа.

Например:

@tf.function(jit_compile=True)
def test(c):
  return tf.raw_ops.SegmentMaxV2(data=c, segment_ids=tf.constant([0, 0, 1]), num_segments=2)
c = tf.constant([[1,2,3,4], [4, 3, 2, 1], [5,6,7,8]])
test(c).numpy()
array([[4, 3, 3, 4],
       [5, 6, 7, 8]], dtype=int32)