একটি টেনসরের অংশগুলির সাথে যোগফল গণনা করে।
সেগমেন্টের ব্যাখ্যার জন্য [সেগমেন্টেশনের বিভাগ](https://tensorflow.org/api_docs/python/tf/math#Segmentation) পড়ুন।
একটি টেনসর গণনা করে যেমন \\(output[i] = \sum_{j...} data[j...]\\) যেখানে যোগফল টিপলের উপরে `j...` যেমন `segment_ids[j...] == i`। `SegmentSum` এর বিপরীতে, `segment_ids` সাজানোর দরকার নেই এবং বৈধ মানের সম্পূর্ণ পরিসরে সমস্ত মান কভার করার দরকার নেই।
যদি একটি প্রদত্ত সেগমেন্ট আইডি `i`, `আউটপুট[i] = 0` এর জন্য যোগফল খালি থাকে। প্রদত্ত সেগমেন্ট আইডি `i` ঋণাত্মক হলে, মানটি বাদ দেওয়া হবে এবং সেগমেন্টের যোগফলের সাথে যোগ করা হবে না।
`সংখ্যা_সেগমেন্ট` স্বতন্ত্র সেগমেন্ট আইডির সংখ্যার সমান হওয়া উচিত।
![](https://www.tensorflow.org/images/UnsortedSegmentSum.png?authuser=4&hl=bn)
c = tf.constant([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [4,3,2,1]])
tf.unsorted_segment_sum(c, tf.constant([0, 1, 0]), num_segments=2)
# ==> [[ 5, 5, 5, 5],
# [5, 6, 7, 8]]
ধ্রুবক
স্ট্রিং | OP_NAME | এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত |
পাবলিক পদ্ধতি
আউটপুট <T> | আউটপুট হিসাবে () টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়। |
static <T TType প্রসারিত করে > UnsortedSegmentSum <T> | |
আউটপুট <T> | আউটপুট () প্রথম `segment_ids.rank` মাত্রা ব্যতীত ডেটার মতো একই আকৃতি আছে, যা একটি একক মাত্রা দিয়ে প্রতিস্থাপিত হয় যার আকার `num_segments` আছে। |
উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি
ধ্রুবক
সর্বজনীন স্ট্যাটিক চূড়ান্ত স্ট্রিং OP_NAME
এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত
পাবলিক পদ্ধতি
সর্বজনীন আউটপুট <T> হিসাবে আউটপুট ()
টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।
TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি প্রতীকী হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনাকে প্রতিনিধিত্ব করে।
সর্বজনীন স্ট্যাটিক UnsortedSegmentSum <T> তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, Operand <T> ডেটা, Operand <? প্রসারিত TNumber > segmentIds, Operand <? প্রসারিত TNumber > numSegments)
একটি নতুন UnsortedSegmentSum অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।
পরামিতি
সুযোগ | বর্তমান সুযোগ |
---|---|
সেগমেন্ট আইডি | একটি টেনসর যার আকৃতি `data.shape` এর একটি উপসর্গ। |
রিটার্নস
- UnsortedSegmentSum-এর একটি নতুন উদাহরণ
সর্বজনীন আউটপুট <T> আউটপুট ()
প্রথম `segment_ids.rank` মাত্রা ব্যতীত ডেটার মতো একই আকৃতি আছে, যা একটি একক মাত্রা দিয়ে প্রতিস্থাপিত হয় যার আকার `num_segments` আছে।