tensorflow::ops::UnsortedSegmentProd

#include <math_ops.h>

Вычисляет произведение по сегментам тензора.

Краткое описание

Обратитесь к разделу о сегментации для пояснения сегментов.

Этот оператор аналогичен tf.math.unsorted_segment_sum, но вместо вычисления суммы по сегментам он вычисляет произведение всех элементов, принадлежащих сегменту, таким образом:

\(output_i = \prod_{j...} data[j...]\) где произведение берётся по наборам j... таким, что segment_ids[j...] == i.

Например:

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

Если для данного идентификатора сегмента i, нет элементов, то выводится 1.

Если заданный идентификатор сегмента i отрицательный, соответствующее значение отбрасывается и не включается в результат. Предупреждение: в CPU значения segment_ids всегда проверяются на соответствие условию меньше num_segments, и для индексов, выходящих за пределы диапазона, выбрасывается ошибка. В GPU ошибка не выбрасывается для индексов, выходящих за пределы диапазона. В GPU индексы, выходящие за пределы, приводят к безопасному, но не определённому поведению, которое 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.

Предупреждение: значения всегда проверяются на соответствие диапазону в CPU, но никогда не проверяются в GPU.

Возвращаемое значение:

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

Публичные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output output

Публичные функции

 UnsortedSegmentProd(
  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