tensorflow::ops::UnsortedSegmentMin

#include <math_ops.h>

Вычисляет минимальное значение по сегментам тензора.

Краткое описание

Прочитайте раздел о сегментации для объяснения сегментов.

Этот оператор похож на tf.math.unsorted_segment_sum. Вместо вычисления суммы по сегментам он вычисляет минимум так, что:

\(output_i = \min_{j...} data_[j...]\) где min берётся по наборам j..., таким что segment_ids[j...] == i.

Если для данного идентификатора сегмента минимум пуст i, он выводит максимально возможное значение для конкретного числового типа output[i] = numeric_limits::max().

Например:

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

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

Внимание: На CPU значения в segment_ids всегда проверяются на то, что они меньше num_segments, и для индексов за пределами диапазона генерируется ошибка. На GPU ошибка не генерируется для индексов за пределами диапазона. На GPU индексы за пределами диапазона приводят к безопасным, но неопределённым результатам, что может включать игнорирование индексов за пределами диапазона или вывод тензора с 0 в первом измерении его формы, если num_segments равно 0.

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 не проверяются на GPU.

Возвращает:

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

Общедоступные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output output

Общедоступные функции

 UnsortedSegmentMin(
  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