מחשב את המינימום לאורך מקטעים של טנזור.
קרא את [הקטע על פילוח](https://tensorflow.org/api_docs/python/tf/math#Segmentation) לקבלת הסבר על הפלחים.
מחשב טנזור כך ש-\\(output_i = \min_j(data_j)\\) שבו 'min' הוא מעל 'j' כך ש-'segment_ids[j] == i'.
אם המינימום ריק עבור מזהה פלח נתון `i`, הוא מוציא את הערך הגדול ביותר האפשרי עבור הסוג המספרי הספציפי, `output[i] = numeric_limits הערה: האופציה הזו נתמכת כרגע רק עם jit_compile=True. זהירות: ב-CPU, ערכים ב-'segment_ids' מאומתים תמיד למיון, ונגררת שגיאה עבור מדדים שאינם גדלים. ב-GPU, זה לא משליך שגיאה עבור מדדים לא ממוינים. ב-GPU, מדדים חריגים מביאים להתנהגות בטוחה אך לא מוגדרת, אשר עשויה לכלול התייחסות למדדים חריגים כאל אינדקס עוקב קטן יותר. ההבדל היחיד עם SegmentMin הוא הקלט הנוסף `num_segments`. זה עוזר להעריך את צורת הפלט בזמן הידור. `num_segments` צריך להיות עקבי עם segment_ID. למשל Max(segment_ids) צריך להיות שווה ל-'num_segments' - 1 עבור 1-d segment_ids עם num_segments לא עקביים, הפעולה עדיין פועלת. ההבדל היחיד הוא שהפלט מקבל את הגודל של num_segments ללא קשר לגודל של segment_ids ונתונים. עבור num_segments פחות מגודל הפלט הצפוי, האלמנטים האחרונים מתעלמים עבור num_segments יותר מגודל הפלט הצפוי, רכיבים אחרונים מקבלים את הערך הגדול ביותר האפשרי עבור הסוג המספרי הספציפי. לדוגמה: >>> @tf.function(jit_compile=True) ... def test(c): ... return tf.raw_ops.SegmentMinV2(data=c, segment_ids=tf.constant([0, 0, 1]), num_segments=2) >>> c = tf.constant([[1,2,3,4], [4, 3, 2, 1], [5,6,7,8]]) >>> test( c).numpy() array([[1, 2, 2, 1], [5, 6, 7, 8]], dtype=int32)
שיטות ציבוריות
פלט <T> | asOutput () מחזירה את הידית הסמלית של טנזור. |
סטטי <T מרחיב את המספר, U מרחיב את המספר, V מרחיב את המספר> SegmentMinV2 <T> | |
פלט <T> | פלט () בעל צורה זהה לנתונים, פרט לממדים הראשונים של `segment_ids.rank`, שמוחלפים בממד יחיד עם גודל `num_segments`. |
שיטות בירושה
שיטות ציבוריות
פלט ציבורי <T> asOutput ()
מחזירה את הידית הסמלית של טנזור.
כניסות לפעולות TensorFlow הן יציאות של פעולת TensorFlow אחרת. שיטה זו משמשת להשגת ידית סמלית המייצגת את חישוב הקלט.
Public static SegmentMinV2 <T> create ( scope scope, Operand <T> data, Operand <U> segmentIds, Operand <V> numSegments)
שיטת מפעל ליצירת מחלקה העוטפת פעולת SegmentMinV2 חדשה.
פרמטרים
תְחוּם | ההיקף הנוכחי |
---|---|
מזהי segment | טנזור 1-D שגודלו שווה לגודל הממד הראשון של `data`. יש למיין את הערכים וניתן לחזור עליהם. הערכים חייבים להיות קטנים מ-'num_segments'. זהירות: הערכים תמיד מאומתים למיון ב-CPU, לעולם לא מאומתים ב-GPU. |
החזרות
- מופע חדש של SegmentMinV2
פלט ציבורי <T> פלט ()
בעל צורה זהה לנתונים, פרט לממדים הראשונים של `segment_ids.rank`, שמוחלפים בממד יחיד עם גודל `num_segments`.