tensorflow::ops::UnsortedSegmentMax

#include <math_ops.h>

Вычисляет максимальное значение по сегментам тензора.

Краткое описание

Прочитайте раздел о сегментации, чтобы узнать, что такое сегменты.

Этот оператор похож на tf.math.unsorted_segment_sum. Вместо вычисления суммы по сегментам он вычисляет максимум следующим образом:

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

Если для заданного идентификатора сегмента i максимум не определён, возвращается наименьшее возможное значение для соответствующего числового типа, output[i] = numeric_limits::lowest().

Если заданный идентификатор сегмента i отрицателен, соответствующее значение отбрасывается и не включается в результат.

Внимание: на CPU значения в segment_ids всегда проверяются на то, что они меньше num_segments; для индексов вне допустимого диапазона возникает ошибка. На GPU ошибка для индексов вне допустимого диапазона не возникает. На GPU индексы вне допустимого диапазона приводят к безопасному, но не определённому поведению: такие индексы могут игнорироваться, либо может быть выведен тензор, в первой размерности формы которого сохранено значение 0, 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: на CPU значения всегда проверяются на принадлежность допустимому диапазону, на GPU такая проверка не выполняется.

Возвращает:

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

Открытые атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output output

Открытые 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