tensorflow::ops::UnsortedSegmentMax

#include <math_ops.h>

Вычисляет максимальное значение по сегментам тензора.

Сводка

Прочитайте раздел о сегментации для объяснения сегментов.

Этот оператор похож на tf.math.unsorted_segment_sum, но вместо вычисления суммы по сегментам вычисляет максимальное значение, такое что:

\(output_i = \max_{j...} data[j...]\) где max — это по кортежам j..., таким что segment_ids[j...] == i.

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

Если заданный идентификатор сегмента i отрицательный, соответствующее значение пропускается и не включается в результат.

Внимание: на процессоре CPU значения в segment_ids всегда проверяются на соответствие условию меньше num_segments, и при выходе за пределы диапазона выбрасывается ошибка. На графическом процессоре GPU эта ошибка не выбрасывается при выходе за пределы диапазона. В случае GPU выход за пределы диапазона приводит к безопасному, но неопределённому поведению, которое может включать игнорирование выходных за пределы диапазона или вывод тензора с 0, хранящимся в первом измерении его формы, если num_segments равно 0.

Например:

c = tf.constant([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [4,3,2,1]]) tf.math.unsorted_segment_max(c, tf.constant([0, 1, 0]), num_segments=2).numpy() array([[4, 3, 3, 4], [5, 6, 7, 8]], dtype=int32)

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• segment_ids: Тензор, форма которого является префиксом data.shape. Значения должны быть меньше num_segments.

Внимание: Значения всегда проверяются на соответствие диапазону на CPU, но никогда на GPU.

Возвращает:

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

Публичные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output output

Публичные функции

 UnsortedSegmentMax(
  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