tf.raw_ops.SegmentProdV2

Вычисляет произведение по сегментам тензора.

tf.raw_ops.SegmentProdV2(
    data, segment_ids, num_segments, name=None
)

Прочитайте раздел о сегментации для объяснения сегментов.

Вычисляет тензор такой, что \(output_i = \prod_j data_j\) где произведение берется по j таким, что segment_ids[j] == i.

Если произведение пусто для данного идентификатора сегмента i, то output[i] = 1.

Примечание: Этот оператор в настоящее время поддерживается только с jit_compile=True.

Единственное отличие от SegmentProd — дополнительный вход num_segments. Это помогает в оценке формы выходных данных во время компиляции. num_segments должны быть согласованы с segment_ids. Например, Max(segment_ids) - 1 должен быть равен num_segments для 1-мерных segment_ids. При несогласованном num_segments оператор всё равно выполняется. Единственное различие заключается в том, что выходные данные принимают размер num_segments независимо от размера segment_ids и data. При num_segments меньше ожидаемого размера выходных данных, последние элементы игнорируются. При num_segments больше ожидаемого размера выходных данных, последние элементы присваиваются 1.

Пример:

@tf.function(jit_compile=True)
def test(c):
  return tf.raw_ops.SegmentProdV2(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, 6, 6, 4],
       [5, 6, 7, 8]], dtype=int32)