टेंसर के खंडों के साथ न्यूनतम की गणना करता है।
खंडों की व्याख्या के लिए [विभाजन पर अनुभाग](https://tensorflow.org/api_docs/python/tf/math#Segmentation) पढ़ें।
यह ऑपरेटर पाए गए अनसॉर्टेड सेगमेंट सम ऑपरेटर के समान है [(यहां)](../../../api_docs/python/math_ops.md#UnsortedSegmentSum)। खंडों पर योग की गणना करने के बजाय, यह न्यूनतम की गणना इस प्रकार करता है:
\\(output_i = \min_{j...} data_[j...]\\) जहां min टुपल्स `j...` से अधिक है, जैसे कि `segment_ids[j...] == i`।
यदि किसी दिए गए सेगमेंट आईडी `i` के लिए न्यूनतम खाली है, तो यह विशिष्ट संख्यात्मक प्रकार के लिए सबसे बड़ा संभव मान आउटपुट करता है, `आउटपुट [i] = न्यूमेरिक_लिमिट्स उदाहरण के लिए: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]]
स्थिरांक
डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
सार्वजनिक तरीके
आउटपुट <T> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
स्थिर <T TNumber > UnsortedSegmentMin <T> बढ़ाता है | |
आउटपुट <T> | आउटपुट () इसका आकार डेटा के समान है, पहले `सेगमेंट_आईडी.रैंक` आयामों को छोड़कर, जिन्हें एक एकल आयाम से बदल दिया जाता है जिसका आकार `num_segments` होता है। |
विरासत में मिले तरीके
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <T> asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थैतिक अनसॉर्टेडसेगमेंटमिन <टी> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <टी> डेटा, ऑपरेंड <? एक्सटेंड्स टीएनंबर > सेगमेंटआईडी, ऑपरेंड <? एक्सटेंड्स टीएनंबर > न्यूसेगमेंट्स)
एक नए अनसॉर्टेडसेगमेंटमिन ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
दायरा | वर्तमान दायरा |
---|---|
खंड आईडी | एक टेंसर जिसका आकार `data.shape` का उपसर्ग है। |
रिटर्न
- UnsortedSegmentMin का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक आउटपुट <T> आउटपुट ()
इसका आकार डेटा के समान है, पहले `सेगमेंट_आईडी.रैंक` आयामों को छोड़कर, जिन्हें एक एकल आयाम से बदल दिया जाता है जिसका आकार `num_segments` होता है।