tf.raw_ops.SparseSegmentSumWithNumSegments
Вычисляет сумму по разреженным сегментам тензора.
tf.raw_ops.SparseSegmentSumWithNumSegments(
data, indices, segment_ids, num_segments, sparse_gradient=False, name=None
)
Как и SparseSegmentSum, но допускает отсутствие идентификаторов в segment_ids. Если идентификатор отсутствует, тензор output в этой позиции будет обнулён.
Объяснение сегментов см. в разделе о сегментации.
Например:
c = tf.constant([[1,2,3,4], [-1,-2,-3,-4], [5,6,7,8]])
tf.sparse_segment_sum_with_num_segments(
c, tf.constant([0, 1]), tf.constant([0, 0]), num_segments=3)
# => [[0 0 0 0]
# [0 0 0 0]
# [0 0 0 0]]
tf.sparse_segment_sum_with_num_segments(c,
tf.constant([0, 1]),
tf.constant([0, 2],
num_segments=4))
# => [[ 1 2 3 4]
# [ 0 0 0 0]
# [-1 -2 -3 -4]
# [ 0 0 0 0]]
| Аргументы | |
|---|---|
data | Tensor. Должен иметь один из следующих типов: float32, float64, int32, uint8, int16, int8, int64, bfloat16, uint16, half, uint32, uint64. |
indices | Tensor. Должен иметь один из следующих типов: int32, int64. Тензор размерности 1. Имеет тот же ранг, что и segment_ids. |
segment_ids | Tensor. Должен иметь один из следующих типов: int32, int64. Тензор размерности 1. Значения должны быть отсортированы; допускаются повторения. |
num_segments | Tensor. Должен иметь один из следующих типов: int32, int64. Должен быть равен количеству уникальных идентификаторов сегментов. |
sparse_gradient | Необязательный bool. По умолчанию — False. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
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/raw_ops/SparseSegmentSumWithNumSegments
