Calcule la moyenne le long des segments d'un tenseur.
Lisez [la section sur la segmentation](https://tensorflow.org/api_docs/python/tf/math#Segmentation) pour une explication des segments.
Calcule un tenseur tel que \\(output_i = \frac{\sum_j data_j}{N}\\) où « moyenne » est supérieure à « j » de telle sorte que « segment_ids[j] == i » et « N » soit le nombre total de valeurs additionnées.
Si la moyenne est vide pour un ID de segment donné `i`, `output[i] = 0`.
Par exemple:
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
| Chaîne | OP_NAME | Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow |
Méthodes publiques
| Sortie <T> | comme Sortie () Renvoie le handle symbolique du tenseur. |
| statique <T étend TType > SegmentMean <T> | |
| Sortie <T> | sortir () A la même forme que les données, sauf pour la dimension 0 qui a la taille « k », le nombre de segments. |
Méthodes héritées
Constantes
chaîne finale statique publique OP_NAME
Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow
Méthodes publiques
sortie publique <T> asOutput ()
Renvoie le handle symbolique du tenseur.
Les entrées des opérations TensorFlow sont les sorties d'une autre opération TensorFlow. Cette méthode est utilisée pour obtenir un handle symbolique qui représente le calcul de l’entrée.
public static SegmentMean <T> créer ( portée de portée, données d'opérande <T>, opérande <? extends TNumber > segmentIds)
Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération SegmentMean.
Paramètres
| portée | portée actuelle |
|---|---|
| ID de segment | Un tenseur 1D dont la taille est égale à la taille de la première dimension des « données ». Les valeurs doivent être triées et peuvent être répétées. |
Retours
- une nouvelle instance de SegmentMean
sortie publique <T> sortie ()
A la même forme que les données, sauf pour la dimension 0 qui a la taille « k », le nombre de segments.