Spec-Zone.ru › TensorFlow

tf.sparse.segment_mean

Вычисляет среднее значение по разреженным сегментам тензора.

tf.sparse.segment_mean(
    data,
    indices,
    segment_ids,
    num_segments=None,
    name=None,
    sparse_gradient=False
)

Объяснение сегментов см. в разделе о сегментации.

Как и tf.math.segment_mean, но segment_ids может иметь ранг меньше, чем первое измерение data, выбирая подмножество измерения 0, заданное посредством indices. В segment_ids могут отсутствовать идентификаторы; в этом случае в выходных данных по этим индексам будут нули. В таких случаях для определения размера выходных данных используется num_segments.

Аргументы
data Tensor с данными, которые будут объединены в выходных данных.
indices Одномерный Tensor с индексами в data. Имеет тот же ранг, что и segment_ids.
segment_ids Одномерный Tensor с индексами в выходном Tensor. Значения должны быть отсортированы и могут повторяться.
num_segments Необязательный скаляр int32. Указывает размер выходного Tensor.
name Имя операции (необязательно).
sparse_gradient Необязательный bool. По умолчанию — False. Если True, градиент этой функции будет разреженным (IndexedSlices), а не плотным (Tensor). Разреженный градиент будет содержать одну ненулевую строку для каждого уникального индекса в indices.
Возвращает
tensor той же формы, что и данные, за исключением измерения 0, размер которого равен k — количеству сегментов, заданному через num_segments или определённому по последнему элементу в segments_ids.

© 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/sparse/segment_mean

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API