tensorflow::ops::SegmentMaxV2

#include <math_ops.h>

Вычисляет максимальное значение по сегментам тензора.

Краткое описание

Прочитайте раздел о сегментации для объяснения сегментов.

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

Если для данного идентификатора сегмента максимальное значение пусто i, то выводится наименьшее возможное значение для конкретного числового типа, output[i] = numeric_limits::lowest().

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

Внимание: на процессоре CPU значения в segment_ids всегда проверяются на упорядоченность, и при обнаружении не возрастающих индексов выбрасывается ошибка. На GPU это не приводит к ошибке для неупорядоченных индексов. На GPU неупорядоченные индексы приводят к безопасному, но неопределенному поведению, которое может включать обработку неупорядоченных индексов как совпадающих с меньшим последующим индексом.

Единственное отличие от SegmentMax — это дополнительный вход num_segments. Это помогает в оценке формы вывода во время компиляции. num_segments должен быть согласован с segment_ids. Например, Max(segment_ids) должен быть равен num_segments - 1 для 1-мерного segment_ids. При несогласованном num_segments оператор все равно выполняется. Единственное отличие — размер вывода соответствует num_segments независимо от размера segment_ids и данных. Для num_segments, меньшего ожидаемого размера вывода, последние элементы игнорируются, а для num_segments, большего ожидаемого размера вывода, последние элементы присваивают наименьшее возможное значение для конкретного числового типа.

Например:

.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)

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• segment_ids: 1-мерный тензор, размер которого равен размеру первой размерности data. Значения должны быть отсортированы и могут повторяться. Значения должны быть меньше num_segments.

Внимание: значения всегда проверяются на упорядоченность на CPU, но никогда на GPU.

Возвращаемые значения:

• Output: Имеет ту же форму, что и данные, за исключением первых segment_ids.rank измерений, которые заменяются одним измерением с размером num_segments.

Общественные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output output

Общественные функции

 SegmentMaxV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input data,
  ::tensorflow::Input segment_ids,
  ::tensorflow::Input num_segments
)

::tensorflow::Node * node() const 

operator::tensorflow::Input() const 

operator::tensorflow::Output() const