tensorflow::ops::UnsortedSegmentSum

#include <math_ops.h>

Вычисляет сумму по сегментам тензора.

Summary

См. раздел по сегментации для объяснения сегментов.

Вычисляет тензор такой, что \(output[i] = \sum_{j...} data[j...]\) где сумма выполняется по наборам j... таким, что segment_ids[j...] == i. В отличие от SegmentSum, segment_ids не обязательно должны быть отсортированы и не обязательно должны охватывать все значения в полном диапазоне допустимых значений.

Если сумма пуста для данного идентификатора сегмента i, output[i] = 0. Если заданный идентификатор сегмента i отрицателен, значение отбрасывается и не будет добавлено к сумме сегмента.

num_segments должно быть равно количеству различных идентификаторов сегментов.

Внимание: на процессоре значения в segment_ids всегда проверяются на то, чтобы они были меньше num_segments, и для индексов за пределами границ выбрасывается ошибка. На графическом процессоре это не вызывает ошибку для индексов за пределами границ. На графическом процессоре индексы за пределами границ приводят к безопасному, но неопределенному поведению, которое может включать игнорирование индексов за пределами границ или вывод тензора с 0, хранящимся в первом измерении его формы, если num_segments равно 0.

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

Args:

• scope: Объект Scope
• segment_ids: Тензор, форма которого является префиксом data.shape. Значения должны быть меньше num_segments.

Внимание: Значения всегда проверяются на принадлежность к диапазону на процессоре, но никогда не проверяются на графическом процессоре.

Returns:

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

Публичные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output output

Публичные функции

 UnsortedSegmentSum(
  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