tensorflow::ops::UnsortedSegmentMax

#include <math_ops.h>

Вычисляет максимальное значение по сегментам тензора.

Краткое описание

См. раздел о сегментации для объяснения сегментов.

Этот оператор похож на tf.math.unsorted_segment_sum, но вместо вычисления суммы по сегментам вычисляет максимум таким образом, что:

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

Если для данного идентификатора сегмента i максимум пуст, выводится минимально возможное значение для данного типа чисел, output[i] = numeric_limits::lowest().

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

Предупреждение: В процессоре CPU значения в segment_ids всегда проверяются на то, что они меньше num_segments, а при выходе за границы индексов выбрасывается ошибка. В графическом процессоре (GPU) это не приводит к ошибке при выходе за границы индексов. В GPU выход за пределы границ приводит к безопасному, но неопределенному поведению, которое может включать игнорирование индексов за пределами границ или вывод тензора с 0, записанным 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.

Предупреждение: На процессоре CPU значения всегда проверяются на соответствие диапазону, но никогда не проверяются в графическом процессоре (GPU).

Возвращает:

• Output: Имеет такую же форму, как данные, за исключением первых segment_ids.rank измерений, которые заменяются 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