يحسب الحد الأدنى على طول شرائح الموتر.
اقرأ [القسم الخاص بالتجزئة](https://tensorflow.org/api_docs/python/tf/math#Segmentation) للحصول على شرح للشرائح.
يحسب الموتر بحيث \\(output_i = \min_j(data_j)\\) حيث يكون `min` أعلى من `j` بحيث يكون `segment_ids[j] == i`.
إذا كان الحد الأدنى فارغًا لمعرف مقطع معين `i`، `output[i] = 0`.

على سبيل المثال:
c = tf.constant([[1,2,3,4], [4, 3, 2, 1], [5,6,7,8]])
tf.segment_min(c, tf.constant([0, 0, 1]))
# ==> [[1, 2, 2, 1],
# [5, 6, 7, 8]]
الثوابت
خيط | OP_NAME | اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي |
الأساليب العامة
الطرق الموروثة
منطقية | يساوي (الكائن arg0) |
الدرجة النهائية<?> | الحصول على كلاس () |
كثافة العمليات | رمز التجزئة () |
الفراغ النهائي | إعلام () |
الفراغ النهائي | إعلام الكل () |
خيط | إلى سلسلة () |
الفراغ النهائي | انتظر (طويل arg0، int arg1) |
الفراغ النهائي | انتظر (طويل arg0) |
الفراغ النهائي | انتظر () |
بيئة التنفيذ المجردة | البيئة () قم بإرجاع بيئة التنفيذ التي تم إنشاء هذه العملية فيها. |
عملية مجردة |
الثوابت
السلسلة النهائية الثابتة العامة OP_NAME
اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي
الأساليب العامة
الإخراج العام <T> كإخراج ()
إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
المدخلات إلى عمليات TensorFlow هي مخرجات عملية TensorFlow أخرى. يتم استخدام هذه الطريقة للحصول على مقبض رمزي يمثل حساب الإدخال.
إنشاء SegmentMin <T> ثابت عام (نطاق النطاق ، بيانات المعامل <T>، المعامل <؟ يمتد TNumber > معرفات القطاعات)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية SegmentMin جديدة.
حدود
نِطَاق | النطاق الحالي |
---|---|
معرفات القطاع | موتر أحادي الأبعاد حجمه يساوي حجم البعد الأول للبيانات. يجب فرز القيم ويمكن تكرارها. |
المرتجعات
- مثيل جديد لـ SegmentMin
الإخراج العام <T> الإخراج ()
له نفس شكل البيانات، باستثناء البعد 0 الذي يحتوي على الحجم `k`، وهو عدد المقاطع.