SegmentMin

공개 최종 클래스 SegmentMin

텐서의 세그먼트를 따라 최소값을 계산합니다.

세그먼트에 대한 설명은 [세그먼트 섹션](https://tensorflow.org/api_docs/python/tf/math#Segmentation)을 읽어보세요.

다음과 같은 텐서를 계산합니다. \\(output_i = \min_j(data_j)\\) 여기서 `min`은 `j` 위에 있으므로 `segment_ids[j] == i`입니다.

주어진 세그먼트 ID `i`에 대한 최소값이 비어 있으면 `output[i] = 0`입니다.

예를 들어:

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]]

상수

끈 OP_NAME TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

공개 방법

출력 <T>
출력 ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
static <T는 TNumber를 확장합니다. > SegmentMin <T>
생성 ( 범위 범위, 피연산자 <T> 데이터, 피연산자 <? 확장 TNumber > 세그먼트Ids)
새 SegmentMin 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
출력 <T>
출력 ()
세그먼트 수인 크기 'k'를 갖는 차원 0을 제외하고는 데이터와 동일한 모양을 갖습니다.

상속된 메서드

상수

공개 정적 최종 문자열 OP_NAME

TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

상수 값: "SegmentMin"

공개 방법

공개 출력 <T> asOutput ()

텐서의 기호 핸들을 반환합니다.

TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.

공개 정적 SegmentMin <T> 생성 ( 범위 범위, 피연산자 <T> 데이터, 피연산자 <? 확장 TNumber > 세그먼트Ids)

새 SegmentMin 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수
범위 현재 범위
세그먼트 ID 크기가 '데이터'의 첫 번째 차원 크기와 동일한 1차원 텐서입니다. 값은 정렬되어야 하며 반복될 수 있습니다.
보고
  • SegmentMin의 새 인스턴스

공개 출력 <T> 출력 ()

세그먼트 수인 크기 'k'를 갖는 차원 0을 제외하고는 데이터와 동일한 모양을 갖습니다.