tensorflow::ops::SegmentProdV2

#include <math_ops.h>

Вычисляет произведение элементов сегментов тензора.

Краткое описание

Прочитайте раздел о сегментации, чтобы узнать о сегментах.

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

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

Примечание: в настоящее время эта операция поддерживается только при jit_compile=True.

Единственное отличие от SegmentProd — дополнительный вход num_segments. Это помогает вычислить форму выходных данных во время компиляции. num_segments должно быть согласовано с segment_ids. Например, Max(segment_ids) - 1 должно быть равно num_segments для одномерного segment_ids. При несогласованном num_segments операция всё равно выполняется. Единственное отличие состоит в том, что размер выходных данных равен num_segments независимо от размера segment_ids и data. Если num_segments меньше ожидаемого размера выходных данных, последние элементы игнорируются; если num_segments больше ожидаемого размера выходных данных, последним элементам присваивается значение 1.

Например:

.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)

Аргументы:

• scope: объект Scope
• segment_ids: одномерный тензор, размер которого равен размеру первого измерения data. Значения должны быть отсортированы; они могут повторяться. Значения должны быть меньше num_segments.

Внимание: на CPU значения всегда проверяются на отсортированность, на GPU проверка не выполняется.

Возвращает:

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

Открытые атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output output

Открытые функции

 SegmentProdV2(
  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