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, но вместо вычисления суммы по сегментам он вычисляет минимальное значение, такое что:

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

Если для данного идентификатора сегмента i минимальное значение пусто, то выводится максимально возможное значение для соответствующего 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() массив([[1, 2, 2, 1], [5, 6, 7, 8]], dtype=int32)

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

Внимание: на CPU значения в segment_ids всегда проверяются на соответствие условию меньше num_segments, и при выходе за пределы допустимого диапазона генерируется ошибка. На GPU это не приводит к ошибке для индексов, выходящих за пределы. На GPU выход за пределы допустимого диапазона приводит к безопасному, но неопределённому поведению, что может включать игнорирование индексов, выходящих за пределы, 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: На CPU значения всегда проверяются на соответствие диапазону, на GPU - никогда.

Возвращаемое значение:

• 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

 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