Calcula la media a lo largo de los segmentos de un tensor.
Lea [la sección sobre segmentación](https://tensorflow.org/api_docs/python/tf/math#Segmentation) para obtener una explicación de los segmentos.
Calcula un tensor tal que \\(output_i = \frac{\sum_j data_j}{N}\\) donde `media` está sobre `j` tal que `segment_ids[j] == i` y `N` es el número total de valores sumados.
Si la media está vacía para un ID de segmento dado `i`, `output[i] = 0`.
Por ejemplo:
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]]
constantes
| Cuerda | OP_NOMBRE | El nombre de esta operación, como lo conoce el motor principal de TensorFlow |
Métodos públicos
| Salida <T> | como salida () Devuelve el identificador simbólico del tensor. |
| static <T extiende TType > SegmentMean <T> | |
| Salida <T> | salida () Tiene la misma forma que los datos, excepto por la dimensión 0 que tiene el tamaño `k`, el número de segmentos. |
Métodos Heredados
constantes
Cadena final estática pública OP_NAME
El nombre de esta operación, como lo conoce el motor principal de TensorFlow
Métodos públicos
salida pública <T> como salida ()
Devuelve el identificador simbólico del tensor.
Las entradas de las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.
public static SegmentMean <T> create ( Scope scope, Operand <T> data, Operand <? extends TNumber > segmentIds)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación SegmentMean.
Parámetros
| alcance | alcance actual |
|---|---|
| IDs de segmento | Un tensor 1-D cuyo tamaño es igual al tamaño de la primera dimensión de `datos`. Los valores deben ordenarse y pueden repetirse. |
Devoluciones
- una nueva instancia de SegmentMean
salida pública <T> salida ()
Tiene la misma forma que los datos, excepto por la dimensión 0 que tiene el tamaño `k`, el número de segmentos.