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
)

Прочитайте раздел о сегментации для объяснения сегментов.

Как и tf.math.segment_mean, но segment_ids может иметь ранг меньше, чем у первого измерения data, выбирая подмножество измерения 0, указанное indices. segment_ids разрешается иметь пропущенные идентификаторы, в этом случае выходные данные в этих индексах будут нулями. В таких случаях num_segments используется для определения размера выходных данных.

Аргументы
`data`	A `Tensor` с данными, которые будут собраны в выходных данных.
`indices`	A 1-мерный `Tensor` с индексами в `data`. Имеет тот же ранг, что и `segment_ids`.
`segment_ids`	A 1-мерный `Tensor` с индексами в выходные данные `Tensor`. Значения должны быть отсортированы и могут повторяться.
`num_segments`	Необязательный скаляр int32. Указывает размер выходных данных `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`.

Возвращаемые значения
A `tensor` формы, как данные, за исключением измерения 0, которое имеет размер `k`, число сегментов, указанное с помощью `num_segments` или выведенное для последнего элемента 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