tensorflow::ops::SegmentProdV2

#include <math_ops.h>

Вычисляет произведение по сегментам тензора.

Краткое описание

См. раздел о сегментации для объяснения сегментов.

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

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

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

Единственное различие с SegmentProd — дополнительный вход num_segments. Это помогает в оценке формы вывода во время компиляции. num_segments должно быть согласованно с segment_ids. Например, Max(segment_ids) - 1 должно быть равно num_segments для одномерных segment_ids. При несогласованном num_segments оператор всё равно выполняется. Единственное различие заключается в том, что вывод принимает размер num_segments независимо от размера segment_ids и данных. Для num_segments, меньшего, чем ожидаемый размер вывода, последние элементы игнорируются; для num_segments, большего, чем ожидаемый размер вывода, последние элементы присваиваются 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 и могут повторяться. Значения должны быть меньше num_segments.

Предупреждение: значения всегда проверяются на отсортированность на CPU, но никогда не проверяются на GPU.

Возвращаемое значение:

• Output: Имеет такую же форму, как data, за исключением первых segment_ids.rank измерений, которые заменяются одним измерением размером num_segments.

Общедоступные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output output

Общедоступные 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