SparseSegmentSqrtNWithNumSegments

الفئة النهائية العامة SparseSegmentSqrtNWithNumSegments

يحسب المجموع على طول المقاطع المتفرقة للموتر مقسومًا على الجذر التربيعي لـ N.

N هو حجم الجزء الذي تم تصغيره.

مثل `SparseSegmentSqrtN`، ولكنه يسمح بالمعرفات المفقودة في `segment_ids`. إذا كان المعرف مفقودًا، فسيتم صفر موتر "الإخراج" في ذلك الموضع.

اقرأ [القسم الخاص بالتجزئة](https://tensorflow.org/api_docs/python/tf/math#Segmentation) للحصول على شرح للشرائح.

الثوابت

خيط OP_NAME اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي

الأساليب العامة

الإخراج <T>
كإخراج ()
إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
ثابت <T يمتد TNumber > SparseSegmentSqrtNWithNumSegments <T>
إنشاء (نطاق النطاق ، بيانات المعامل <T>، المعامل <؟ يمتد TNumber > الفهارس، المعامل <؟ يمتد TNumber > معرفات القطاعات، المعامل <؟ يمتد TNumber > numSegments)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية SparseSegmentSqrtNWithNumSegments جديدة.
الإخراج <T>
انتاج ()
له نفس شكل البيانات، باستثناء البعد 0 الذي يحتوي على الحجم `k`، وهو عدد المقاطع.

الطرق الموروثة

الثوابت

السلسلة النهائية الثابتة العامة OP_NAME

اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي

القيمة الثابتة: "SparseSegmentSqrtNWithNumSegments"

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 SparseSegmentSqrtNWithNumSegments الثابت العام <T> ( نطاق النطاق ، بيانات المعامل <T>، المعامل <؟ يمتد TNumber > المؤشرات، المعامل <؟ يمتد TNumber > معرفات القطاعات، المعامل <؟ يمتد TNumber > numSegments)

طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية SparseSegmentSqrtNWithNumSegments جديدة.

حدود
نِطَاق النطاق الحالي
المؤشرات موتر 1-D. له نفس تصنيف "معرّفات_القطاعات".
معرفات القطاع موتر 1-D. يجب فرز القيم ويمكن تكرارها.
numSegments يجب أن يساوي عدد معرفات المقاطع المميزة.
عائدات
  • مثيل جديد من SparseSegmentSqrtNWithNumSegments

الإخراج العام <T> الإخراج ()

له نفس شكل البيانات، باستثناء البعد 0 الذي يحتوي على الحجم `k`، وهو عدد المقاطع.