SegmentMean

genel final sınıfı SegmentMean

Bir tensörün bölümleri boyunca ortalamayı hesaplar.

Segmentlerin açıklaması için [segmentasyon bölümünü](https://tensorflow.org/api_docs/python/tf/math#Segmentation) okuyun.

Bir tensörü öyle hesaplar ki \\(output_i = \frac{\sum_j data_j}{N}\\) burada "ortalama", "segment_ids[j] == i" olacak şekilde "j"nin üzerindedir ve "N", toplanan değerlerin toplam sayısıdır.

Belirli bir segment kimliği "i" için ortalama boşsa, "çıkış[i] = 0".

Örneğin:

c = tf.constant([[1.0,2,3,4], [4, 3, 2, 1], [5,6,7,8]])
 tf.segment_mean(c, tf.constant([0, 0, 1]))
 # ==> [[2.5, 2.5, 2.5, 2.5],
 #      [5, 6, 7, 8]]
 

Sabitler

Sicim OP_NAME Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Genel Yöntemler

Çıkış <T>
Çıkış olarak ()
Tensörün sembolik tutamacını döndürür.
statik <T TType'ı genişletir > SegmentOrtalama <T>
create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> verileri, İşlenen <? extends TNumber > segmentIds)
Yeni bir SegmentMean işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
Çıkış <T>
çıktı ()
Segment sayısı olan "k" boyutuna sahip 0 boyutu dışında verilerle aynı şekle sahiptir.

Kalıtsal Yöntemler

Sabitler

genel statik son Dize OP_NAME

Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Sabit Değer: "SegmentOrtalaması"

Genel Yöntemler

genel Çıkış <T> asOutput ()

Tensörün sembolik tutamacını döndürür.

TensorFlow işlemlerinin girdileri, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girişin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tanıtıcı elde etmek için kullanılır.

public static SegmentMean <T> create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> verileri, İşlenen <? extends TNumber > segmentIds)

Yeni bir SegmentMean işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.

Parametreler
kapsam mevcut kapsam
segment kimlikleri Boyutu "veri"nin ilk boyutunun boyutuna eşit olan 1 boyutlu bir tensör. Değerler sıralanmalı ve tekrarlanabilir olmalıdır.
İade
  • SegmentMean'in yeni bir örneği

genel Çıkış <T> çıkışı ()

Segment sayısı olan "k" boyutuna sahip 0 boyutu dışında verilerle aynı şekle sahiptir.