Menghitung nilai minimum sepanjang segmen tensor.
Baca [bagian segmentasi](https://tensorflow.org/api_docs/python/tf/math#Segmentation) untuk penjelasan tentang segmen.
Operator ini mirip dengan operator jumlah segmen tidak disortir yang ditemukan [(di sini)](../../../api_docs/python/math_ops.md#UnsortedSegmentSum). Daripada menghitung jumlah segmen, ia menghitung jumlah minimum sehingga:
\\(output_i = \min_{j...} data_[j...]\\) di mana min berada di atas tupel `j...` sehingga `segment_ids[j...] == i`.
Jika nilai minimum kosong untuk ID segmen tertentu `i`, maka akan menghasilkan nilai terbesar yang mungkin untuk jenis numerik tertentu, `output[i] = batas_numerik Misalnya:c = tf.constant([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [4,3,2,1]])
tf.unsorted_segment_min(c, tf.constant([0, 1, 0]), num_segments=2)
# ==> [[ 1, 2, 2, 1],
# [5, 6, 7, 8]]
Konstanta
Rangkaian | OP_NAME | Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow |
Metode Publik
Keluaran <T> | sebagai Keluaran () Mengembalikan pegangan simbolis tensor. |
statis <T memperluas TNumber > UnsortedSegmentMin <T> | |
Keluaran <T> | keluaran () Bentuknya sama dengan data, kecuali dimensi `segment_ids.rank` pertama, yang diganti dengan dimensi tunggal berukuran `num_segments`. |
Metode Warisan
Konstanta
String akhir statis publik OP_NAME
Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow
Metode Publik
Keluaran publik <T> sebagai Keluaran ()
Mengembalikan pegangan simbolis tensor.
Masukan ke operasi TensorFlow adalah keluaran dari operasi TensorFlow lainnya. Metode ini digunakan untuk mendapatkan pegangan simbolis yang mewakili perhitungan input.
public static UnsortedSegmentMin <T> buat ( Lingkup cakupan, Operand <T> data, Operand <? extends TNumber > segmentIds, Operand <? extends TNumber > numSegments)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi UnsortedSegmentMin baru.
Parameter
cakupan | ruang lingkup saat ini |
---|---|
segmenId | Tensor yang bentuknya merupakan awalan `data.shape`. |
Kembali
- contoh baru dari UnsortedSegmentMin
Keluaran publik <T> keluaran ()
Bentuknya sama dengan data, kecuali dimensi `segment_ids.rank` pertama, yang diganti dengan dimensi tunggal berukuran `num_segments`.